Eine retrospektive Analyse hämatologischer Parameter bei Patienten mit früher diabetischer Nierenerkrankung Ⅱ

Diskussion

Die Behandlung von Diabetikern mit Komplikationen stellt eine enorme wirtschaftliche Belastung für ihre Familie und die Gesellschaft dar. Die meisten Komplikationen, wie z. B. die diabetische Nephropathie, verlaufen in der Regel langsam und ohne offensichtliche klinische Manifestationen, was schließlich zu Nierenversagen führen kann. Daher ist es wichtig, neue nicht-invasive Biomarker zu identifizieren, die zur Vorhersage einer frühen DKD verwendet werden können. In dieser Studie wurden die hämatologischen Parameter von 134 DM-Fällen mit normaler Nierenfunktion und 49 Fällen mit früher DKD retrospektiv analysiert. Die Fläche unter der ROC-Kurve von PLR in der frühen DKD-Gruppe war deutlich höher als die von NLR, N und M. Die Sensitivität (83,7 %) und Spezifität (82,6 %) von PLR waren ebenfalls höher als die der N,M-Gruppen, die wiesen darauf hin, dass PLR ein besserer Biomarker für die Vorhersage einer frühen diabetischen Nephropathie bei Diabetikern ist. Wie in Tabelle 3 gezeigt, liegt der Grenzwert des PLR bei 68,86, was bedeutet, dass bei einem PLR < 68,86 die Wahrscheinlichkeit höher ist, dass sich bei Patienten eine frühe DKD entwickelt. Eine aktuelle Studie stützte unsere Schlussfolgerung, dass PLR zur Vorhersage der Nierenfunktion bei Patienten mit schnell fortschreitender Glomerulonephritis (RPGN) verwendet werden könnte, und sie fanden heraus, dass PLR bei Patienten mit erhaltener Nierenfunktion im Vergleich zu Patienten, die eine Erhaltungshämodialyse benötigten, signifikant höher war.12 Ein weiterer Der Bericht zeigte, dass PLR ein Prädiktor für klinische Ergebnisse bei Patienten mit metastasiertem Nierenzellkarzinom ist, die mit Tyrosinkinase-Inhibitoren behandelt werden.13 Es sollte auch beachtet werden, dass Methoden des maschinellen Lernens (ML) die Genauigkeit der Vorhersage (AUC) weiter verbessern können; da diese ML-Methode in der klinischen Praxis weit verbreitet ist.14

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GFR ist der häufigste prognostische Biomarker zur Vorhersage von terminaler Niereninsuffizienz in der klinischen Praxis, und Albuminurie ist ebenfalls ein traditioneller Diagnose-Biomarker, der das Fortschreiten von DKD stark vorhersagt, es ihm jedoch an Spezifität und Sensitivität für ESRD mangelt.15 Zusätzlich zu den traditionellen Diagnosemethoden für DKD gibt es viele Möglichkeiten Biomarker wurden untersucht. Nichtkodierende RNAs wie microRNAs (miRNAs) haben als neue diagnostische Marker für DKD große Aufmerksamkeit erregt. Frühere Studien zeigten, dass der miR-31-Spiegel bei Patienten mit DKD signifikant niedriger war als der von Diabetikern ohne Komplikationen.16 Eine andere Studie zeigte, dass der miR-27b-3p-Expressionsspiegel anstieg und miR-1228-3p im Urin konnten DKD-Patienten von anderen Glomerulonephritis-Patienten bei Diabetikern unterscheiden.17 Insgesamt wiesen die Ergebnisse dieser Studien darauf hin, dass miRNAs als potenzielle Biomarker für die Vorhersage von DKD bei Patienten mit Typ-2-DM verwendet werden können .

Mit der kontinuierlichen Weiterentwicklung der Diagnose- und Behandlungsmethoden wird ein standardisierteres und effektiveres individuelles (personalisiertes) Diagnose- und Behandlungsschema für Patienten mit diabetischer Nephropathie verfügbar sein, was die Prognose von Diabetikern mit Nephropathie verbessern wird

Unsere aktuelle Studie weist jedoch einige Einschränkungen auf. Eine davon besteht darin, dass es insgesamt nur 183 Fälle gab, darunter lediglich 49 Patienten mit DKD im Frühstadium. Angesichts der relativ kleinen Patientenpopulation in dieser Analyse sind mehr klinische Fälle erforderlich, um unsere Ergebnisse in zukünftigen Studien zu bestätigen, und für die Vorhersage kann auch ein multivariables Regressionsmodell verwendet werden. Eine weitere Einschränkung besteht darin, dass es sich um eine Fall-Kontroll-Studie handelt und die Prävalenz der Krankheit in dieser Studie nicht ihre Prävalenz in der Bevölkerung widerspiegeln kann. Darüber hinaus handelt es sich hierbei eher um eine Querschnitts- als um eine Längsschnittkonstruktion, und eine solche Konstruktion kann den Kausalzusammenhang nicht bestätigen. Schließlich haben wir die Prognose der registrierten Fälle nicht analysiert. Um diese Einschränkungen zu beheben, wird derzeit eine weitere Folgestudie durchgeführt.

Wissen

Diese Studie wurde von der Abteilung für Labormedizin des Jingzhou Central Hospital unterstützt.

Autorenbeiträge Xu Chen und Qinhua Wang waren an der Ausarbeitung des Papiers beteiligt und für die Datenerfassung und Datenanalyse verantwortlich; Chengbin Li war für das Forschungsdesign und die kritische Überarbeitung des Manuskripts verantwortlich. Erklärung zu Interessenkonflikten Die Autoren haben keine potenziellen Interessenkonflikte in Bezug auf die Forschung, Urheberschaft und/oder Veröffentlichung dieses Artikels erklärt. Finanzierung Die Autoren gaben bekannt, dass sie die folgende finanzielle Unterstützung für die Forschung, Autorenschaft und/oder Veröffentlichung dieses Artikels erhalten haben: Diese Arbeit wurde 2019 durch das Projekt des Jingzhou Science and Technology Plan unterstützt (Fördernummer 2019HC28). ORCID iD Xu Chen https://orcid.org/0000-0001-6905-0979

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