Unabhängige externe Validierung und Vergleich von Vorhersagemodellen für Tod und Nierenersatztherapie bei fortgeschrittener chronischer Nierenerkrankung

ABSTRAKT

1. Begründung und Ziel

Die Kidney Failure Risk Equation (KFRE) wird häufig verwendet, um das Risiko des Beginns einer Nierenersatztherapie (KRT) bei chronischer Nierenerkrankung (CKD) im Stadium G3-G5 vorherzusagen. Der neue Grams-Rechner, der für fortgeschrittene CKD (Stadium G4 plus) entwickelt wurde, sagt den Beginn einer KRT, kardiovaskuläre Ereignisse und den Tod voraus, indem er das konkurrierende Sterberisiko auf einzigartige Weise berücksichtigt. Unser Ziel war es, dieses Tool in einer Kohorte der Stufe G4 plus auf Tod und KRT zu validieren.

2. Studiendesign

Retrospektive Kohortenstudie.

3. Setting & Teilnehmer

442 Patienten mit CKD-Stadium G4 plus (mittleres ± SD-Alter 73 ± 12 Jahre; mittlere ± SD geschätzte glomeruläre Filtrationsrate 20 ± 6,2 ml/min/1,73 m2), die die multidisziplinäre CKD-Klinik im Kingston Health Sciences Centre in Ontario besuchten, Kanada. Ergebnisse und analytischer Ansatz: Diskriminierung und Kalibrierung wurden für das Ergebnis des Todes anhand der 2-- und 4--Jahres-Grams-Scores untersucht. Die 2-- und 5-Jahres-KFRE- und 2-- und 4-Jahres-Grams-Scores wurden hinsichtlich der Unterscheidung und Kalibrierung für KRT verglichen.

4. Ergebnisse

Nach 2, 4 und 5 Jahren gab es in unserer Kohorte 91, 161 und 2{{10}}6 Todesfälle und 90, 145 und 159 KRT-Ereignisse. Das Grams-Modell zeigte eine mäßige Diskriminierung für den Tod nach 4 Jahren (Fläche unter der Kurve [AUC] {{20}},70; 95-Prozent-KI, 0.{{14). }}.75) und schnitt nach 2 Jahren schlechter ab (AUC: 0.63; 95-Prozent-KI: 0.57-0.70). Der Tod wurde im größten Teil des vorhergesagten Bereichs nur um etwa 10 Prozent überschätzt. Beide Modelle hatten eine ähnliche Diskriminierung für KRT nach 2 Jahren (KFRE AUC, 0,83; 95 Prozent KI, 0,78-0,88 und Grams AUC, 0,8; 95 Prozent KI, 0,{{35). }}.87), 4 Jahre (Gramm AUC, 0,82; 95 Prozent KI, 0.77-0.86) und 5 Jahre (KFRE AUC, 0,81; 95 Prozent KI, 0.{{ 49}}.85). Es gab eine hervorragende Kalibrierung für KRT unter Verwendung der KFRE- und Gramm-Werte für 2-Jahre für vorhergesagte Risikoschwellenwerte von weniger als oder gleich 15 Prozent und unter Verwendung der KFRE- und Gramm-Werte für 5-Jahre für prognostizierte Risikoschwellenwerte von weniger als oder gleich 20 Prozent. Bei höheren Risikobereichen prognostiziert KFRE das KRT-Risiko zu hoch und Grams zu niedrig.

5. Einschränkungen

Hierbei handelt es sich um eine Single-Center-Studie mit einer überwiegend weißen Kohorte, die durch kleinere Stichprobengrößen in den höheren Bereichen der vorhergesagten Risiken, insbesondere für den Gramm-Rechner, begrenzt ist.

6. Schlussfolgerungen

Das Grams-Modell liefert mäßig genaue Todesvorhersagen und es sollte überlegt werden, es in die Patientenaufklärung und die erweiterte Pflegeplanung einzubeziehen. Sowohl das Grams- als auch das KFRE-Modell bleiben klinisch nützlich für die Bestimmung des KRT-Risikos bei fortgeschrittener CKD.

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EINFÜHRUNG

Eine chronische Nierenerkrankung (CKD) ist mit einem erhöhten Risiko für kardiovaskuläre Ereignisse, Mortalität und einem fortschreitenden Rückgang der glomerulären Filtrationsrate (GFR) verbunden, was zu Nierenversagen führt.1,2 Die Ergebnisse bei Patienten mit CKD sind jedoch recht unterschiedlich. Die Progressionsrate und andere Ergebnisse variieren von Person zu Person, abhängig von klinischen und demografischen Faktoren wie der Ätiologie der CKD, dem Grad der Reduzierung von GFR und Proteinurie, komorbiden Zuständen, Alter, Zugang zur Gesundheitsversorgung, ethnischer Zugehörigkeit und vielen anderen.3 Folglich Das Interesse an der Integration von Instrumenten zur Risikovorhersage in die klinische Praxis hat zugenommen, sodass Patienten mit geringem Risiko unnötige Ängste und kostspielige medizinische Tests erspart bleiben können, während Patienten mit hohem Risiko Zugang zu rechtzeitigen, geeigneten Interventionen wie der Überweisung zur Nephrologie, der Aufnahme in eine multidisziplinäre Klinik usw. haben. und Vorbereitung der Nierenersatztherapie (KRT).4-6

Obwohl in CKD-Kohorten weltweit zahlreiche Tools zur Risikovorhersage entwickelt wurden, wurden die meisten nicht ausreichend validiert oder umfassend in die klinische Praxis integriert.7 Die Kidney Failure Risk Equation (KFRE) wurde von Tangri et al.8 in einer kanadischen Population (CKD-Stadien {{ 2}}) und ist das am besten validierte KRT-Vorhersagemodell.8-15 Die 4-variable Iteration verwendet Alter, Geschlecht, geschätzte GFR (eGFR) und Urin-Albumin-Kreatinin-Verhältnis (ACR), um die Risiken vorherzusagen der CKD-Stadien G3-G5, die zur KRT-Einleitung fortschreiten, unter Verwendung der 2-jährigen und 5-jährigen KFRE-Scores (KFRE-2 bzw. KFRE-5).8 Validierung Die Einbeziehung von 31 multinationalen Kohorten mit einer mittleren Ausgangs-eGFR von 46 ml/min/1,73 m2 zeigte, dass die KFRE über ein hohes Unterscheidungsvermögen und eine angemessene Kalibrierung verfügt.16

Im Jahr 2018 entwickelten Grams et al9 ein Tool speziell für die Bevölkerung im CKD-Stadium G4 plus (eGFR < 30 ml/min/1,73 m2), um sowohl die Wahrscheinlichkeit als auch die Reihenfolge von KRT, kardiovaskulären Erkrankungen (CVD) und Tod im Alter von 2 und 4 Jahren vorherzusagen Jahre. Dieses Tool umfasst 9 klinische und demografische Merkmale, die sich zuvor als wichtige Ergebnisprädiktoren im CKD-Stadium G4 plus erwiesen haben. 17 Dieses neuartige Werkzeug, das in seiner Entwicklung eindeutig als konkurrierender Endpunkt des Todes angesehen wird, wurde nicht umfassend extern validiert. Eine aktuelle Studie mit zwei Kohorten – dem schwedischen Nierenregister und der Europäischen Qualitätsstudie – untersuchte seine Vorhersagefähigkeit für KRT, nicht jedoch für den anderen wichtigen Endpunkt Tod.14 Ziel unserer Studie war es, die Unterscheidung und Kalibrierung dieses neuen Tools für Tod und KRT zu bewerten eine auf Nephrologie spezialisierte CKD-Kohorte im Stadium G4 plus und um deren Leistung mit der des KFRE zu vergleichen.

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METHODEN

1. Studiendesign und Kohorte

Wir führten eine retrospektive Kohortenstudie mit Erwachsenen (älter als oder gleich 18 Jahre) durch, die im Jahr 2013 mindestens einmal die multidisziplinäre CKD-Klinik am Kingston Health Sciences Centre in Ontario, Kanada, besuchten und ein dokumentiertes Albumin-Kreatinin-Verhältnis aufwiesen eGFR < 30 ml/min/1,73 m2 gemäß der auf Kreatinin basierenden Gleichung des CKDEPI (Chronic Kidney Disease Epidemiology Collaboration).18 Im Jahr 2013 war die CKD-Klinik des Kingston Health Sciences Center die einzige Klinik dieser Art in der Region, die ein Einzugsgebiet von 300.000 Einwohnern abdeckte 500.{11}} Einwohner im Südosten Ontarios. Elektronische Krankenakten wurden verwendet, um demografische und klinische Daten, einschließlich systolischem Blutdruck, beim Klinikbesuch im Zusammenhang mit Blutuntersuchungen, Raucherstatus sowie Diabetes- und CVD-Vorgeschichte (definiert als mindestens ein Fall von Myokardinfarkt, Schlaganfall oder Herzinfarkt) zu extrahieren Versagen). Die Ethikgenehmigung wurde vom Health Sciences and Affiliated Teaching Hospitals Research Ethics Board (6004492) eingeholt. Auf die Einwilligung nach Aufklärung wurde verzichtet, da alle Informationen der Studienteilnehmer anonymisiert wurden. Unsere Studie folgt der transparenten Berichterstattung eines multivariablen Vorhersagemodells für die Berichterstattung über individuelle Prognosen oder Diagnosen (TRIPOD).

2. Ergebnisse

Zu den Ergebnissen zählten die beobachteten Todesfälle 2 und 4 Jahre nach dem Index-Klinikbesuch 2013 und KRT-Einleitung nach 2, 4 und 5 Jahren. Der Tod wurde anhand von Aufzeichnungen des Büros des Ontario Registrar General ermittelt, die Sterbedaten und Codes der Internationalen Klassifikation von Krankheiten für die Todesursache aller verstorbenen Patienten enthielten.19 Kardiovaskuläre Ereignisse wurden in dieser Analyse nicht berücksichtigt, da dies nicht möglich war zuversichtlich, dass alle Ereignisse erfasst würden, da Patienten in andere regionale Krankenhäuser hätten eingeliefert werden können. Das Kingston Health Sciences Center bietet jedoch das einzige KRT-Programm in unserer Gesundheitsregion; Daher wurde davon ausgegangen, dass die KRT-Daten sehr robust sind und nur ein geringes Risiko für Verluste bei der Nachverfolgung besteht. Das Fehlen von CVD-Daten schloss eine Analyse des zeitlichen Ablaufs der Ereignisse im Verhältnis zueinander aus. Aufgrund der begrenzten Anzahl von Todesfällen nach Beginn der KRT beschränkten wir die Analyse auf die Gesamtzahl der Todesfälle, unabhängig vom Zeitpunkt der KRT.

3. Prädiktoren

Zu den in der Studie verwendeten Prädiktoren gehörten die 2-Jahres- und 4-Jahres-Grams-Rechner-Risikoscores (Grams-2 bzw. Gramm{3}}) für jede KRT und jeden Todesfall 4--Variable KFRE-2 und KFRE-5-Werte für KRT zum Zeitpunkt des Besuchs in der Indexklinik im Jahr 2013. Die Entwickler des Grams-Modells stellten uns den Code und die Koeffizienten des Modells sowie diese zur Verfügung wurden verwendet, um unsere Grams-Modellvorhersagen zu generieren. Das vorhergesagte Risiko eines Todesfalls und einer KRT, unabhängig von der Reihenfolge ihres Auftretens, wurde durch Summierung aller Wahrscheinlichkeiten, einschließlich dieser Ergebnisse, berechnet. Beispielsweise umfasste die Wahrscheinlichkeit eines Todesfalls die Summe der Todeswahrscheinlichkeiten nach KRT, nach CVD, nach KRT und CVD und nur dem Tod.

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4. Analysen

Für die gesamte Kohorte fehlten keine Daten zu allen Basisdaten, mit Ausnahme der ethnischen Zugehörigkeit der Patienten. Wo keine Daten zur ethnischen Zugehörigkeit verfügbar waren (n=3), wurden Grams-Vorhersagen erstellt, die die weiße Rasse unterstellten. Für die 7 Patienten, deren Albumin-Kreatinin-Verhältniswerte unter den Nachweisschwellen lagen, haben wir die niedrigste Modelleingabe (10 mg/g) unterstellt.

5. Diskriminierung

Diskriminierung beschreibt die Fähigkeit eines Models, diejenigen, die das Ereignis erleben, von denen zu trennen, die es nicht erleben. Dies wurde anhand von ROC-Kurven (Receiver Operating Characteristic), Punktschätzungen der Fläche unter der Kurve (AUC) und 95-Prozent-Konfidenzintervallen (CIs) bewertet. ROC-Kurven und AUCs wurden erstellt, um die Unterscheidungsleistung der 2-- und 4--Jahres-Grams-Modelle bei der Vorhersage des Todes zu bewerten. AUCs wurden auch für das Ergebnis der KRT für die 2-- und 5-jährigen KFRE-Modelle sowie die 2-- und 4-jährigen Grams-Modelle berechnet. Vergleiche der AUCs zwischen den beiden Modellen nach 2 Jahren für das beobachtete KRT-Risiko wurden unter Verwendung der Delong-Delong-Clarke-Pearson-Methode durchgeführt.20 Wir interpretierten die AUCs wie folgt:<0.7 as poor, 0.7-0.79 as fair, 0.8-0.89 as good, and >0.9 als ausgezeichnet.21 Zusätzlich wurden Harrells C-Indizes (HCIs) berechnet, um die Unterscheidungsfähigkeit unter Berücksichtigung der Zeit bis zum Ereignis zu untersuchen.

6. Kalibrierung

Bei der Kalibrierung wird die Übereinstimmung zwischen Vorhersagen und beobachteten Ergebnissen untersucht. Dies wurde in Kalibrierungsdiagrammen erfasst, die die vorhergesagten und beobachteten Sterberisiken nach 2 und 4 Jahren für das Grams-Modell grafisch verglichen und die KRT-Risiken von 2- und 4-Jahren mit denen von {{4}Jahren für das Grams-Modell verglichen und KFRE-Modelle. Die Diagramme wurden mithilfe einer lokal gewichteten Streudiagrammglättung über vorhergesagte Risikowerte erstellt, mit Teppichdiagrammen entlang der x-Achse, um die Verteilung der vorhergesagten Risikodaten sowie die durchschnittliche beobachtete Wahrscheinlichkeit eines Ergebnisses unter Gruppen von Patienten, definiert durch Dezile von, zu visualisieren vorhergesagtes Risiko. Brier-Werte im Bereich von 0 (am genauesten) bis 1 (am wenigsten genau), gemessene Vorhersagegenauigkeit.

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DISKUSSION

Diese Studie in einer fortgeschrittenen CKD-Kohorte mit hohen Prävalenzen von Diabetes und CVD ist die erste, die das Grams-Vorhersagemodell sowohl für Tod als auch für KRT extern validiert. Wir fanden heraus, dass das Grams-Modell eine faire Diskriminierung bei der Identifizierung von Patienten zeigte, die über einen längeren Zeitraum verstarben (Grams{{0}} AUC, 0.70; 95-Prozent-KI, 0.65- 0.75) und zeigte über einen kürzeren Zeitraum eine unzureichende Leistung (Gramm-2 AUC, 0,63; 95-Prozent-KI, 0,57-0.70). Diese bescheidene Diskriminierung könnte teilweise auf die Homogenität unserer Kohorte zurückzuführen sein, die Patienten mit ähnlichen Kovariatenwerten umfasste. Darüber hinaus ist die bescheidene Leistung für den Ausgang des Todes insgesamt nicht überraschend, da der Tod weiterhin ein schwer vorhersehbarer Ausgang ist. Es hat sich gezeigt, dass selbst weit verbreitete Tools zur Sterblichkeitsvorhersage nur eine mäßige Genauigkeit aufweisen und in verschiedenen klinischen Situationen erhebliche Schwankungen aufweisen.22 Wir bleiben unsicher, warum das Grams-4 das Grams-2 bei der Todesunterscheidung übertrifft.

In der Entwicklungsstudie standen keine spezifischen Diskriminierungsdaten für den Todesausgang zum Vergleich zur Verfügung, und unsere Studie ist die erste, die diesen Ausgang extern validiert. Das Grams-Modell war ziemlich gut für den Ausgang des Todes kalibriert, und obwohl es dazu neigte, den Tod im größten Teil des Vorhersagebereichs zu überschätzen, tat es dies nur um etwa 10 Prozent. Die beobachteten Sterberaten waren in den Grams-Ableitungskohorten höher (47 Prozent; mittlere Nachbeobachtungszeit 3,5 Jahre) als in unserer Kohorte (36 Prozent nach 4 Jahren; 47 Prozent nach 5 Jahren). Diese Unterschiede in den Ausgangsgefährdungsraten können teilweise die ungefähr 10-prozentige Übervorhersage erklären.9 Wir können uns nicht zu den Unterschieden in den Patientenmerkmalen zwischen den beiden Kohorten äußern, da die Merkmale der Entwicklungskohorten nicht angegeben sind.9 Die Fähigkeit der Grams{{ 13}}-Modell zur Vorhersage der Mortalität mit angemessener Genauigkeit legt nahe, dass es eine wichtige Rolle dabei spielen könnte, klinische Diskussionen über Ziele der Pflege und Patientenaufklärung zu bereichern.

Die Grams-KRT-Modelle zeigten mit AUCs von 0,81 (95-Prozent-KI 0.76- 0 eine gute Fähigkeit zur Unterscheidung zwischen denjenigen, die eine KRT nach 2 und 4 Jahren einleiteten, und denjenigen, die keine KRT einleiteten. .87) bzw. 0.82 (95-Prozent-KI 0.77-0.86), die denen in der schwedischen Nierenregister-Kohorte ({ {14}}.84 [95 Prozent KI, 0.83-0.85] vs. {{20}}.83 [95 Prozent KI, 0.{ {24}}.83].14 Die KFRE-KRT-AUC-Ergebnisse sind auch in Studien, die sich auch auf Populationen mit fortgeschrittener chronischer Nierenerkrankung (Stadium G4 plus) konzentrierten, sehr ähnlich oder leicht höher.11,14,15 Time-to-Event-Diskriminierungen mithilfe von HCIs waren mittelmäßig bis gut und reichten von 0.77 bis 0.8{{40}}, wobei der KFRE-2 am besten abschnitt (HCI, {{47} }.80; 95 Prozent KI, 0.75-0.85). Unsere KFRE-HCIs waren mit denen der schwedischen European Quality Study-Kohorte vergleichbar (2-Jahres-HCI, 0,76 [95-Prozent-KI, 0,72-0,80]; 5-Jahres-HIC, 0,75 [ 95-Prozent-KI, 0,72-0,79]).14

Sowohl das Grams- als auch das KFRE-Modell waren ähnlich gut auf die KRT-Initiierung bei vorhergesagten Risiken kalibriert<15% at 2 years and predicted risks of <20% at 4 and 5 years but were poorly calibrated at higher ranges of predicted risk. The Grams model underestimates risk at risk thresholds of >20 Prozent, was auch im schwedischen Nierenregister und in den Kohorten der Europäischen Qualitätsstudie nachgewiesen wurde.14 Dies weicht von den internen Validierungsergebnissen der Grams ab, bei denen die Tendenz bestand, das Risiko zu überzuschätzen, obwohl das Ausmaß dieses Risikos gering war zwischen den Kohorten sehr unterschiedlich.9 Die beobachteten KRT-Raten waren in der Grams-Ableitungskohorte niedriger (12 Prozent; mittlere Nachbeobachtungszeit 3,5 Jahre) als in unserer Kohorte (33 Prozent nach 4 Jahren), was wahrscheinlich zu den beobachteten Diskrepanzen beiträgt.9 Das Fehlen summativer Daten zu den Patientenmerkmalen in der Grams-Entwicklungskohorte schließt einen Vergleich der Patientenmerkmale aus. Umgekehrt überschätzen die KFRE-Modelle Risiken bei höheren Schwellenwerten. Sowohl in der ursprünglichen multinationalen KFRE-Validierungsstudie16 als auch in der multinationalen Stufe G4 plus KFRE-Validierungsstudie9 wurden in einzelnen Kohorten aller Risikostufen sowohl deutliche Unter- als auch Überschätzungen beobachtet. Die meisten anderen Kalibrierungsstudien haben ebenfalls gezeigt, dass die KFRE-Modelle dazu neigen, das Risiko in fortgeschrittenen CKD-Stadien zu überschätzen11,15 und CKD-Stadien G3-G5.2 In der europäischen Qualitätsstudie und den Kohorten des schwedischen Nierenregisters hat das KFRE{{18} } überschätzte auch die Risiken, obwohl dies im Gegensatz zur aktuellen Studie bei KFRE-2 nicht der Fall war.14 Die KRT-Rate in der KFRE-Entwicklungskohorte betrug nur 11 Prozent (durchschnittliche Nachbeobachtungszeit 2,1 ± 2,0 Jahre),8 was ist niedriger als die in dieser Studie beobachtete KRT-Rate von 20 Prozent. Dies ist nicht überraschend, da unsere Kohorte eine fortgeschrittenere CKD mit niedrigeren eGFRs und höheren ACRs aufwies als die KFRE-Entwicklungskohorte. Die Unterschiede in der Modellleistung zwischen verschiedenen Kohorten unterstreichen die Bedeutung einer umfassenden externen Modellvalidierung in einer Vielzahl unterschiedlicher Umgebungen und Populationen.

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The overestimation of KRT initiation by the KFRE models likely stems from their lack of accounting for death as a competing risk. The Grams model accounts for the competing risk of death; it accordingly underestimates the risk of KRT initiation. The recent study by Ramspek et al14 considered the competing risk of death in their discrimination and calibration analyses and found very similar findings to our own. Given this consistent overprediction and underprediction of KRT in terms of calibration for KFRE and Grams, respectively, and their similarly good discriminatory abilities, our findings suggest a potential role for using these models in tandem. In our population, the average of the KFRE and Grams scores appears to offer a more accurate clinical prediction score when the predicted risk scores are >20 Prozent . Dies sollte bei anderen Patientengruppen weiter untersucht werden.

Es wurde zu Recht dafür plädiert, dass die Risikovorhersage als Leitfaden für die Patientenaufklärung, die klinische Entscheidungsfindung und das Ressourcenmanagement bei der Versorgung von Patienten mit chronischer Nierenerkrankung eingesetzt werden sollte.4,5,23,24 Bei der Entwicklung eines risikobasierten Ansatzes für Die klinische Versorgung, die Testleistung bei einem bestimmten Schwellenwert, die Ergebnisprävalenz und die möglichen Auswirkungen von Fehlklassifizierungen auf die Patientenergebnisse und die Ressourcennutzung müssen alle im Kontext der Bevölkerungsmerkmale jedes Zentrums berücksichtigt werden. Unter Berücksichtigung des Ermessens des Anbieters und unter Berücksichtigung der klinischen Situation des einzelnen Patienten können diese Tools zur Risikovorhersage verwendet werden, um die Diskussionen über die Prognose zu bereichern. Es wurden Schwellenwerte für die Nephrologie, die multidisziplinäre CNE-Versorgung und Überweisungen zur Transplantations- oder Fistelplanung vorgeschlagen und werden von einigen Zentren unter Verwendung des KFRE-Modells verwendet.5 Patienten, die unter den vorgeschlagenen Schwellenwerten liegen, müssten immer noch überwacht und an den Risikofaktoren angepasst werden, und diejenigen, die Fortschritte machen, könnten dann Fortschritte machen entsprechend verwiesen. Es müssen Instrumente und Schulungen entwickelt und leicht verfügbar sein, um Erstversorger bei der Behandlung von Patienten mit geringerem KRT-Risiko und CKD zu unterstützen. Diese sollten sich insbesondere auf kardiovaskuläre und nierenkrankheitsmodifizierende Wirkstoffe wie die Blockade des Renin-Angiotensin-Systems und Natrium-Glucose-Cotransporter-2-Inhibitoren konzentrieren. Teure Ressourcen, die für die Verwaltung nephrologischer Kliniken, multidisziplinärer Kliniken und die KRT-Planung erforderlich sind, können dann besser auf Patienten mit höherem Risiko verteilt werden. Risikovorhersagen zum Zeitpunkt 2-Jahr wären für Überweisungen zu Transplantation, KRT-Schulung und Gefäßzugang sinnvoller, während die Prognosen für 4- und 5-Jahr für Überweisungen in die Nephrologie sinnvoller sein könnten. Um diesen risikobasierten Ansatz in die klinische Entscheidungsfindung einzubeziehen, müssen die vorgeschlagenen Schwellenwerte in der allgemeinen Nephrologie und in der multidisziplinären CNI-Versorgung überwiesenen Bevölkerungsgruppen umfassend extern validiert werden.

Unsere Studie hat mehrere Stärken. Wir schlossen Patienten mit CKD-Stadium G4 plus ein, die in der einzigen regionalen multidisziplinären CKD-Klinik nachuntersucht wurden, mit minimalem Verlust bei der Nachbeobachtung und fehlenden Daten. Wir sind auch das einzige regionale KRT-Zentrum; Daher ist es sehr wahrscheinlich, dass alle KRT-Ergebnisse erfasst wurden. Wichtige Statusdaten wurden vom Ontario Registrar General bereitgestellt, wodurch die Möglichkeit eingeschränkt wird, dass Todesereignisse übersehen werden. Unsere Validierungskohorte ähnelt der vieler anderer veröffentlichter CKD-Kohorten und ist daher repräsentativ für die Bevölkerung, in der die Tools verwendet werden.9 Wir erkennen mehrere Einschränkungen an. Erstens ist unsere Analyse durch kleinere Stichprobengrößen in den höheren Bereichen des vorhergesagten Risikos eingeschränkt, insbesondere für den Gramm-Rechner. Die beobachteten KFRE-Werte verteilten sich besser über den Wahrscheinlichkeitsbereich. Zweitens handelte es sich bei unserer Studie um eine monozentrische Studie, in der, ähnlich wie bei den Entwicklungskohorten, überwiegend Weiße anwesend waren. Ob die Ergebnisse auf rassisch unterschiedliche Patientenpopulationen übertragen werden können, bleibt unbekannt. Darüber hinaus hatten wir zu Studienbeginn für unsere Kohorte keine minimale eGFR; Daher haben wir Patienten in unsere Stichprobe aufgenommen, die sich wahrscheinlich für eine konservative Behandlung entscheiden würden. Allerdings war der Anteil dieser Patienten mit einer eGFR < 6 ml/min/1,73 m2 in unserer Kohorte insgesamt recht gering (n=4; 0,9 Prozent). Schließlich verhinderte das Fehlen integrierter elektronischer Krankenakten für den Zugriff auf regionale Krankenhausakten eine Bewertung der kardiovaskulären Ereigniskomponente des Grams-Tools. Dieses Modell bietet die Möglichkeit, die Risiken kardiovaskulärer Ereignisse bei Patienten mit fortgeschrittener CKD vorherzusagen, was bisher kaum erforscht wurde.25 Dies bleibt eine wichtige Forschungspriorität, was noch dadurch unterstrichen wird, dass CVD die häufigste Todesursache (27 Prozent) in unserer Kohorte ist. Schließlich haben wir aufgrund der geringen Zahlen alle Todesfälle zusammen betrachtet, anstatt diese vor und nach KRT-Einleitung getrennt zu untersuchen. Weitere Untersuchungen zum Zeitpunkt des Todes in größeren Kohorten sind erforderlich.

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ABSCHLUSS

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass das Grams-Modell für den Tod in unserer Kohorte von Patienten mit fortgeschrittener CKD und hoher Prävalenz von Diabetes und CVD eine einigermaßen genaue Schätzung des Sterberisikos zum Zeitpunkt 4-Jahr liefert. Seine Einbeziehung in die klinische Versorgung, insbesondere in Bezug auf Entscheidungen über die Ziele der Pflege, sollte sowohl den Patienten als auch ihren Gesundheitsdienstleistern helfen, ein besseres Verständnis für die Wahrscheinlichkeit des entscheidenden gesundheitlichen Ergebnisses des Todes zu erlangen, der oft unterschätzt und zu wenig diskutiert wird. In unserer Kohorte unterschätzt das Grams-Modell die Risiken für KRT, während das KFRE-Modell sie bei höheren Risikoschwellen überschätzt. Weitere externe Validierungsstudien sowie Auswirkungsstudien unter Verwendung von Modellschwellenwerten für die klinische Entscheidungsfindung sind noch erforderlich, um die Nützlichkeit dieser Vorhersagemodelle zu bestätigen.

Die Wirksamkeit von Cistanchis auf die Niere

Die Wirksamkeit von Cistanchis auf die Niere war in den letzten Jahren Gegenstand von Interesse und Forschung. Cistanchis, auch bekannt als Rou Cong Rong, ist ein traditionelles chinesisches Kraut, das in der traditionellen Medizin wegen seiner potenziellen therapeutischen Wirkung bei verschiedenen Gesundheitszuständen, einschließlich Nierenbeschwerden, häufig verwendet wird.

Studien haben gezeigt, dass Cistanchis eine Reihe pharmakologischer Eigenschaften aufweist, die sich positiv auf die Nierengesundheit auswirken. Erstens wurde festgestellt, dass es antioxidative und entzündungshemmende Eigenschaften besitzt, die dazu beitragen, oxidativen Stress und Entzündungen in den Nieren zu reduzieren. Dies ist von Bedeutung, da oxidativer Stress und Entzündungen maßgeblich zur Entstehung und zum Fortschreiten von Nierenerkrankungen beitragen.

Darüber hinaus hat Cistanchis nachweislich eine schützende Wirkung auf die Nierenröhrenzellen, die für die Filterung von Abfallprodukten aus dem Blut und die Aufrechterhaltung des Elektrolytgleichgewichts verantwortlich sind. Durch die Förderung der Gesundheit und Funktion dieser Zellen trägt Cistanchis zur Verbesserung der allgemeinen Nierenfunktion bei.

Darüber hinaus hat Cistanchis harntreibende Eigenschaften gezeigt, die die Urinproduktion steigern und die Ausscheidung von Giftstoffen und Abfallprodukten aus dem Körper fördern. Durch die Steigerung der Urinausscheidung trägt Cistanchis dazu bei, schädliche Substanzen auszuspülen, die sich in den Nieren ansammeln könnten, und verbessert so die Nierengesundheit.

Insgesamt deuten die Beweise darauf hin, dass Cistanchis bei der Förderung der Nierengesundheit und der Behandlung nierenbedingter Erkrankungen wirksam sein kann. Es bedarf jedoch weiterer Forschung, um die Wirkmechanismen vollständig zu verstehen und die optimale Dosierung und Behandlungsdauer zu bestimmen. Nichtsdestotrotz ist Cistanchis ein vielversprechendes natürliches Heilmittel für die Nierengesundheit und bedarf weiterer Forschung und Untersuchung.

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25. Taal MW. Chronische Nierenerkrankung: Auf dem Weg zu einem risikobasierten Ansatz. Clin Med (London). 2016;16(suppl 6):s117-s120.

Susan J. Thanabalasingam, Eduard A. Iliescu, Patrick A. Norman, Andrew G. Day, Ayub Akbari, Gregory L. Hundemer und Christine A. White

Abteilung für Nephrologie, Abteilung für Medizin, Queen's University, Kingston, Kanada (SJT, EAI, CAW);

Kingston General Health Research Institute, Kingston Health Sciences Center, Kingston, Kanada (PAN, AGD);

Abteilung für öffentliche Gesundheitswissenschaften, Queen's University, Kington, Kanada (PAN, AGD);

Abteilung für Nephrologie, Abteilung für Medizin, Universität Ottawa, Ottawa, Kanada (AA, GLH).