RU2810369C1 - Способ определения темпа прогрессирования хронической болезни почек у пациентов с сахарным диабетом 2 типа с применением диагностического индекса снижения скорости клубочковой фильтрации - Google Patents
Способ определения темпа прогрессирования хронической болезни почек у пациентов с сахарным диабетом 2 типа с применением диагностического индекса снижения скорости клубочковой фильтрации Download PDFInfo
- Publication number
- RU2810369C1 RU2810369C1 RU2023113094A RU2023113094A RU2810369C1 RU 2810369 C1 RU2810369 C1 RU 2810369C1 RU 2023113094 A RU2023113094 A RU 2023113094A RU 2023113094 A RU2023113094 A RU 2023113094A RU 2810369 C1 RU2810369 C1 RU 2810369C1
- Authority
- RU
- Russia
- Prior art keywords
- gfr
- progression
- diabetes
- rate
- ckd
- Prior art date
Links
- 208000020832 chronic kidney disease Diseases 0.000 title claims abstract description 72
- 208000001072 type 2 diabetes mellitus Diseases 0.000 title claims abstract description 32
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 20
- 230000024924 glomerular filtration Effects 0.000 title claims abstract description 8
- 206010012601 diabetes mellitus Diseases 0.000 claims abstract description 39
- 208000037265 diseases, disorders, signs and symptoms Diseases 0.000 claims abstract description 8
- 201000010099 disease Diseases 0.000 claims abstract description 6
- 230000003247 decreasing effect Effects 0.000 claims abstract 4
- 239000003814 drug Substances 0.000 abstract description 10
- 230000000694 effects Effects 0.000 abstract 1
- 239000000126 substance Substances 0.000 abstract 1
- 238000011161 development Methods 0.000 description 16
- NOESYZHRGYRDHS-UHFFFAOYSA-N insulin Chemical compound N1C(=O)C(NC(=O)C(CCC(N)=O)NC(=O)C(CCC(O)=O)NC(=O)C(C(C)C)NC(=O)C(NC(=O)CN)C(C)CC)CSSCC(C(NC(CO)C(=O)NC(CC(C)C)C(=O)NC(CC=2C=CC(O)=CC=2)C(=O)NC(CCC(N)=O)C(=O)NC(CC(C)C)C(=O)NC(CCC(O)=O)C(=O)NC(CC(N)=O)C(=O)NC(CC=2C=CC(O)=CC=2)C(=O)NC(CSSCC(NC(=O)C(C(C)C)NC(=O)C(CC(C)C)NC(=O)C(CC=2C=CC(O)=CC=2)NC(=O)C(CC(C)C)NC(=O)C(C)NC(=O)C(CCC(O)=O)NC(=O)C(C(C)C)NC(=O)C(CC(C)C)NC(=O)C(CC=2NC=NC=2)NC(=O)C(CO)NC(=O)CNC2=O)C(=O)NCC(=O)NC(CCC(O)=O)C(=O)NC(CCCNC(N)=N)C(=O)NCC(=O)NC(CC=3C=CC=CC=3)C(=O)NC(CC=3C=CC=CC=3)C(=O)NC(CC=3C=CC(O)=CC=3)C(=O)NC(C(C)O)C(=O)N3C(CCC3)C(=O)NC(CCCCN)C(=O)NC(C)C(O)=O)C(=O)NC(CC(N)=O)C(O)=O)=O)NC(=O)C(C(C)CC)NC(=O)C(CO)NC(=O)C(C(C)O)NC(=O)C1CSSCC2NC(=O)C(CC(C)C)NC(=O)C(NC(=O)C(CCC(N)=O)NC(=O)C(CC(N)=O)NC(=O)C(NC(=O)C(N)CC=1C=CC=CC=1)C(C)C)CC1=CN=CN1 NOESYZHRGYRDHS-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 12
- 230000007423 decrease Effects 0.000 description 10
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 8
- 229940079593 drug Drugs 0.000 description 8
- 210000003734 kidney Anatomy 0.000 description 7
- 238000011282 treatment Methods 0.000 description 7
- 102000004877 Insulin Human genes 0.000 description 6
- 108090001061 Insulin Proteins 0.000 description 6
- 208000037273 Pathologic Processes Diseases 0.000 description 6
- DDRJAANPRJIHGJ-UHFFFAOYSA-N creatinine Chemical compound CN1CC(=O)NC1=N DDRJAANPRJIHGJ-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 6
- 229940125396 insulin Drugs 0.000 description 6
- 238000013178 mathematical model Methods 0.000 description 6
- 230000009054 pathological process Effects 0.000 description 6
- 238000002560 therapeutic procedure Methods 0.000 description 6
- 208000007342 Diabetic Nephropathies Diseases 0.000 description 5
- 208000033679 diabetic kidney disease Diseases 0.000 description 5
- 238000003745 diagnosis Methods 0.000 description 5
- 238000007477 logistic regression Methods 0.000 description 5
- 229940100389 Sulfonylurea Drugs 0.000 description 4
- 230000002641 glycemic effect Effects 0.000 description 4
- 230000001607 nephroprotective effect Effects 0.000 description 4
- 208000017442 Retinal disease Diseases 0.000 description 3
- 206010038923 Retinopathy Diseases 0.000 description 3
- 229940109239 creatinine Drugs 0.000 description 3
- 238000013461 design Methods 0.000 description 3
- 229940127291 Calcium channel antagonist Drugs 0.000 description 2
- 208000024172 Cardiovascular disease Diseases 0.000 description 2
- 206010020772 Hypertension Diseases 0.000 description 2
- 208000008589 Obesity Diseases 0.000 description 2
- 206010067584 Type 1 diabetes mellitus Diseases 0.000 description 2
- 208000037849 arterial hypertension Diseases 0.000 description 2
- HVYWMOMLDIMFJA-DPAQBDIFSA-N cholesterol Chemical compound C1C=C2C[C@@H](O)CC[C@]2(C)[C@@H]2[C@@H]1[C@@H]1CC[C@H]([C@H](C)CCCC(C)C)[C@@]1(C)CC2 HVYWMOMLDIMFJA-DPAQBDIFSA-N 0.000 description 2
- 238000012937 correction Methods 0.000 description 2
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 2
- 238000001914 filtration Methods 0.000 description 2
- 230000000004 hemodynamic effect Effects 0.000 description 2
- 230000002427 irreversible effect Effects 0.000 description 2
- 235000020824 obesity Nutrition 0.000 description 2
- 230000010349 pulsation Effects 0.000 description 2
- 238000012360 testing method Methods 0.000 description 2
- 206010001580 Albuminuria Diseases 0.000 description 1
- 208000004990 Cardiorenal syndrome Diseases 0.000 description 1
- 208000032131 Diabetic Neuropathies Diseases 0.000 description 1
- 102100025012 Dipeptidyl peptidase 4 Human genes 0.000 description 1
- 102000017011 Glycated Hemoglobin A Human genes 0.000 description 1
- 108010014663 Glycated Hemoglobin A Proteins 0.000 description 1
- 201000005569 Gout Diseases 0.000 description 1
- 101000908391 Homo sapiens Dipeptidyl peptidase 4 Proteins 0.000 description 1
- 208000013016 Hypoglycemia Diseases 0.000 description 1
- 206010022530 Intercapillary glomerulosclerosis Diseases 0.000 description 1
- 206010023379 Ketoacidosis Diseases 0.000 description 1
- 208000007976 Ketosis Diseases 0.000 description 1
- 238000012352 Spearman correlation analysis Methods 0.000 description 1
- 208000006011 Stroke Diseases 0.000 description 1
- 210000001015 abdomen Anatomy 0.000 description 1
- 230000001154 acute effect Effects 0.000 description 1
- 238000002266 amputation Methods 0.000 description 1
- 208000007502 anemia Diseases 0.000 description 1
- 238000013459 approach Methods 0.000 description 1
- 210000001367 artery Anatomy 0.000 description 1
- 238000002555 auscultation Methods 0.000 description 1
- 230000033228 biological regulation Effects 0.000 description 1
- 230000015572 biosynthetic process Effects 0.000 description 1
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 1
- 208000020450 carbohydrate metabolism disease Diseases 0.000 description 1
- 238000012512 characterization method Methods 0.000 description 1
- 238000000546 chi-square test Methods 0.000 description 1
- 235000012000 cholesterol Nutrition 0.000 description 1
- 230000001684 chronic effect Effects 0.000 description 1
- 238000004590 computer program Methods 0.000 description 1
- 238000012790 confirmation Methods 0.000 description 1
- 238000001514 detection method Methods 0.000 description 1
- 201000002342 diabetic polyneuropathy Diseases 0.000 description 1
- 229940090124 dipeptidyl peptidase 4 (dpp-4) inhibitors for blood glucose lowering Drugs 0.000 description 1
- 208000035475 disorder Diseases 0.000 description 1
- 208000028208 end stage renal disease Diseases 0.000 description 1
- 201000000523 end stage renal failure Diseases 0.000 description 1
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 description 1
- 230000005713 exacerbation Effects 0.000 description 1
- 230000007717 exclusion Effects 0.000 description 1
- 230000002349 favourable effect Effects 0.000 description 1
- 230000036541 health Effects 0.000 description 1
- 230000002218 hypoglycaemic effect Effects 0.000 description 1
- 208000017745 inborn carbohydrate metabolic disease Diseases 0.000 description 1
- 210000003141 lower extremity Anatomy 0.000 description 1
- 239000003550 marker Substances 0.000 description 1
- 239000000463 material Substances 0.000 description 1
- 238000005259 measurement Methods 0.000 description 1
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 description 1
- 210000000885 nephron Anatomy 0.000 description 1
- 238000001543 one-way ANOVA Methods 0.000 description 1
- 210000000056 organ Anatomy 0.000 description 1
- 238000002559 palpation Methods 0.000 description 1
- 230000000803 paradoxical effect Effects 0.000 description 1
- 230000001717 pathogenic effect Effects 0.000 description 1
- 239000000137 peptide hydrolase inhibitor Substances 0.000 description 1
- 210000003137 popliteal artery Anatomy 0.000 description 1
- 230000002265 prevention Effects 0.000 description 1
- 238000004393 prognosis Methods 0.000 description 1
- 230000007425 progressive decline Effects 0.000 description 1
- 230000000750 progressive effect Effects 0.000 description 1
- 238000000611 regression analysis Methods 0.000 description 1
- 238000012959 renal replacement therapy Methods 0.000 description 1
- 238000011160 research Methods 0.000 description 1
- 230000000241 respiratory effect Effects 0.000 description 1
- 230000002784 sclerotic effect Effects 0.000 description 1
- 238000012216 screening Methods 0.000 description 1
- 230000035945 sensitivity Effects 0.000 description 1
- 238000011272 standard treatment Methods 0.000 description 1
- 238000007619 statistical method Methods 0.000 description 1
- 238000013517 stratification Methods 0.000 description 1
- YROXIXLRRCOBKF-UHFFFAOYSA-N sulfonylurea Chemical class OC(=N)N=S(=O)=O YROXIXLRRCOBKF-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
Abstract
Изобретение относится к области клинической медицины, а именно к способу определения темпа прогрессирования хронической болезни почек у пациентов с сахарным диабетом 2 типа с применением диагностического индекса снижения скорости клубочковой фильтрации. Для этого определяют значение скорости клубочковой фильтрации на момент консультации и длительность течения сахарного диабета, на основании которых рассчитывают значение оригинального диагностического параметра - индекса снижения скорости клубочковой фильтрации (ИС_СКФ) - по следующей формуле: ИС_СКФ=(90-X)/стаж СД, где X - уровень СКФ на момент консультации, 90 мл/мин/1,73 м2 - пороговый уровень нормального значения СКФ, стаж СД - длительность заболевания в годах. При значении ИС_СКФ выше 4 мл/мин/1,73 м2 за год констатируют высокий темп прогрессирования ХБП. Изобретение обеспечивает объективную количественную оценку темпа прогрессирования ХБП у пациентов с СД 2 типа. 1 пр., 4 ил.
Description
Область техники: клиническая медицина, а именно эндокринология, нефрология, гериатрия, терапия.
Уровень техники: диабетическая нефропатия (ДН) или диабетическое поражение почек (DKD, diabetic kidney damage - англоязычный термин, который в актуальной зарубежной литературе считается более точным и клинически обоснованным), представляет собой специфическое поражение почек при сахарном диабете (СД), завершающееся в своем итоге формированием узелкового гломерулосклероза, приводящего к развитию терминальной почечной недостаточности. Одним их неотъемлемых элементов диагноза ДН является обязательное указание соответствующей стадии хронической болезни почек (ХБП), определяющим клиническим признаком которой является скорость клубочковой фильтрации (СКФ).
Для процесса прогрессирования ХБП при СД 2 типа характерно необратимое поступательное снижение СКФ по мере угасания фильтрационной функции по мере склерозирования нефронов. Отсюда следует приоритетная цель лечения диабетического поражения почек: раннее выявления клинических признаков развития ХБП, что позволяет своевременно назначить нефропротективные препараты и предупредить прогрессирование процесса до терминальных стадий [Смирнов А.В., Шилов Е.М., Добронравов В.А., и др. Национальные рекомендации. Хроническая болезнь почек: основные принципы скрининга, диагностики, профилактики и подходы к лечению. СПб: Издательство «Левша», 2012, стр. 54]. Особенностью поражения почек при СД 2 типа является его патогенетическая гетерогенность, наличие множественных сопутствующих заболеваний, оказывающих существенное влияние на динамику развития патологического процесса. Этим обосновано важное значение определения темпа прогрессирования ХБП на разных этапах, в особенности на ранних и доклинических стадиях [Alicic R, Rooney M, Tuttle K. Diabetic kidney disease: Challenges, progress, and possibilities Clinical Journal of the American Society of Nephrology. 2017;12(12):2032–45. doi: 10.2215/CJN.114911165]. Разработка и клиническое обоснование объективного количественного диагностического индекса снижения СКФ (ИС_СКФ) позволяет построить математическую модель динамики развития патологического процесса и оценить меру влияния значимых клинических факторов на его темп [Первышин Н.А. Диагностический критерий динамики прогрессирования хронической болезни почек при сахарном диабете // Аспирантский вестник Поволжья. - 2023. - Т. 23. - №1. - C. 65-72. doi: 10.55531/2072-2354.2023.23.1.65-72. Pervyshin N.A. A diagnostic criterion for the dynamics of chronic kidney disease in patients with diabetes // Aspirantskiy Vestnik Povolzhiya. - 2023. - Vol. 23. - N. 1. - P. 65-72.]
Аналоги полезной модели. Из актуального уровня техники известны способы оценки факторов риска развития ХБП у пациентов с СД по данным наблюдательных эпидемиологических исследований различного дизайна (ретроспективные, проспективные, кроссекционные). Анализ клинических признаков пациентов на разных стадиях патологического процесса с применением логистической регрессии позволяет выделить значимые существенные признаки (предикторы ХБП), на основе которых выстраивается математическая модель. На настоящий момент времени из исследований факторов риска ХБП, наиболее близких по своим целям к назначению изобретения, необходимо выделить следующие: международное многоцентровое наблюдательное исследование факторов риска снижения СКФ ниже 60 мл/мин/1,73м2 [Nelson R, Grams M, Ballew S, et al. Development of Risk Prediction Equations for Incident Chronic Kidney Disease. JAMA. 2019;322(21):2104–14. doi:10.1001/jama.2019.17379 - прототип] и отечественное проспективное исследование НМИЦ Эндокринологии [Патент № 2757522 C1 Российская Федерация, МПК A61B 5/00, G01N 33/50. Способ прогнозирования развития хронической болезни почек у пациентов с сахарным диабетом 1 и 2 типа (варианты) : № 2021115852 : заявл. 02.06.2021 : опубл. 18.10.2021 / О.К. Викулова, А.Р. Айнетдинова, А.В. Железнякова [и др.]; заявитель федеральное государственное бюджетное учреждение "Национальный медицинский исследовательский центр эндокринологии" Министерства здравоохранения Российской Федерации].
Исследование Nelson RG выполнено в 2019 г. и охватило более 5,5 млн. пациентов с ХБП различной этиологии, в том числе 781 тыс. участников с СД без стратификации по типам. Одной из задач являлось изучение факторов риска развития ХБП у лиц без нарушений углеводного обмена по сравнению с когортой СД. Методом регрессионного анализа были определены 11 значимых факторов риска развития ХБП у пациентов с СД: возраст (изменение на 5 лет) отношение шансов (ОШ)=1,14, женский пол ОШ=1,15, афроамериканская раса ОШ=1,10, исходный уровень СКФ ОШ=1,16, альбуминурия (изменение на 1 мг/г) ОШ=1,45, сердечно-сосудистые заболевания в анамнезе ОШ=1,21, наличие артериальной гипертензии (АГ) ОШ=1,44, ИМТ (изменение на 5 кг/м2) – ОШ = 1,05, HbA1c (изменение на 1%) – ОШ = 1,06, инсулинотерапия ОШ = 1,11.Следует отметить, что общий дизайн исследования предусматривал решение задачи изучения общепопуляционных факторов риска развития ХБП, а не анализ динамики прогрессирования патологического процесса при СД 2 типа, а также меры влияния на нее отдельных клинических факторов.
Исследование НМИЦ Эндокринологии выполнено в 2021 г. по проспективному дизайну. В генеральную выборку были включены более 68 тыс. участников, зарегистрированных в федеральном регистре СД (из них 60992 пациента с СД 2 типа). Динамика прогрессирования ХБП изучалась путем оценки изменения показателей абсолютного уровня СКФ в течение 5 лет в группе участников с исходно нормальными значениями (без ХБП). Методом логистической регрессии выделено 11 факторов, ассоциированных с риском развития ХБП при СД 2 типа: женский пол, возраст, общий холестерин, ИМТ, HbA1c, уровень СКФ, наличие диабетической полинейропатии, ретинопатии, инсульта, ампутации, онкологии в анамнезе.
Однако, в данных исследованиях не изучалась техническая проблема объективной количественной оценки динамики прогрессирования ХБП, которая носит неравномерный характер на разных стадиях, а также не оценивалась весомость факторов, влияющих на темп прогрессирования патологического процесса [Первышин Н.А. Диагностический критерий динамики прогрессирования хронической болезни почек при сахарном диабете // Аспирантский вестник Поволжья (ВАК, К2). - 2023. - Т. 23. - №1. - C. 65-72. doi: 10.55531/2072-2354.2023.23.1.65-72. Pervyshin N.A. A diagnostic criterion for the dynamics of chronic kidney disease in patients with diabetes // Aspirantskiy Vestnik Povolzhiya. - 2023. - Vol. 23. - N. 1. - P. 65-72].
При этом необходимость расширения арсенала технических средств прогнозирования темпа прогрессирования ХБП имеет высокое прикладное значение, поскольку позволяет выявить группу пациентов с высоким риском развития кардиоренального синдрома, характерного для развернутых стадий диабетического поражения почек, оптимизировать алгоритмы диспансерного наблюдения пациентов и своевременно назначить нефропротективные препараты.
Таким образом, известные ранее способы оценки риска развития ХБП у пациентов с СД характеризуется следующими принципиальными отличиями от настоящего изобретения: построенная в прототипе (Nelson RG и соавт.) логистическая модель позволяет оценить риск развития ХБП у пациентов с СД по сравнению с общепопуляционным без объективной оценки темпа прогрессирования ХБП при СД 2 типа; математическая модель аналога (Викулова О.К. и соавт.) позволяет прогнозировать риск развития ХБП в группе пациентов с СД 1 и 2 типов без количественной оценки динамики прогрессирования процесса.
В отличие от прототипа и аналога в результате проведенных оригинальных исследований автором настоящего изобретения предложен и клинически обоснован оригинальный диагностический параметр ИС_СКФ, позволяющий дать объективную количественную характеристику динамике прогрессирования ХБП у пациентов с СД 2 типа.
Решаемой технической проблемой стала разработка логистической модели, позволяющей оценить диагностическую значимость разработанного автором параметра ИС_СКФ, установить значимые взаимосвязи с показателями клинического статуса пациентов с СД 2 типа, а также определить меру их влияния на темп прогрессирования ХБП.
Раскрытие сущности изобретения. Технический результат заключается в объективной количественной оценке темпа прогрессирования ХБП у пациентов с СД 2 типа с применением оригинального диагностического индекса ИС_СКФ. Предложенный способ является простым в исполнении, применим в условиях любых амбулаторных медицинских учреждений, не требует определения каких-либо высокоспецифических лабораторно-инструментальных показателей.
Заявляемое изобретение характеризуется разработкой и клиническим обоснованием оригинального диагностического параметра ИС_СКФ, позволяющего дать объективную количественную характеристику динамике прогрессирования ХБП у пациентов с СД 2 типа, что отличает данный способ от известных решений.
Прикладное значение предложенного способа актуально, поскольку для клиники прогрессирования ХБП у пациентов с СД 2 типа характерно бессимптомное течение на ранних этапах, в силу чего своевременная диагностика сопряжена с затруднениями. Технический результат изобретения позволяет дать количественную характеристику динамике прогрессирования патологического процесса, что оказывает непосредственное влияние на регламент и интенсивность диспансерного наблюдения, а также своевременную коррекцию тактики медикаментозного лечения с назначением нефропротективных препаратов. Выполнение перечисленных мероприятий значимо увеличивает продолжительность периода жизни пациента до возникновения показаний к дорогостоящей заместительной почечной терапии.
Для количественной характеристики темпа прогрессирования ХБП при СД 2 типа предложено оригинальное техническое решение: расчетный диагностический параметр индекс снижения СКФ (ИС_СКФ). Принимая за исходную гипотезу общепризнанный факт того, что развитие ХБП при СД является непрерывным необратимым поступательным процессом, принято допущение о том, что у конкретного пациента темп прогрессирования ХБП имеет линейную характеристику и определяется снижением СКФ с каждым годом течения СД. В таком случае ИС_СКФ может быть рассчитан по формуле:
Индекс скорость снижения СКФ (ИС_СКФ) = (90 – Х) / стаж СД,
где Х - уровень СКФ на момент консультации,
90 мл/мин/1,73м
2
– пороговый уровень нормального значения СКФ,
стаж СД – длительность заболевания в годах.
Существенные признаки изобретения. Для определения диагностической значимости предложенного автором параметра ИС_СКФ, оценки статистической значимости взаимосвязей с клиническими признаками, а также меры их влияния на темп прогрессирования ХБП выполнено кроссекционное поперечное обсервационное исследование показателей клинического статуса в популяционной выборке пациентов с СД 2 типа.
В соответствии с критериями отбора в генеральную выборку включены 150 пациентов с СД 2 типа, зарегистрированных в базе данных «Автоматизированного рабочего места врача-эндокринолога для амбулаторного приема пациентов с сахарным диабетом» [Первышин Н.А., Зеленко Л.С., Галкин Р.А., Спиваков Д.А. Автоматизированное рабочее место врача-эндокринолога для приема пациентов с сахарным диабетом (АРМЭ СД) // Свидетельство о государственной регистрации программ для ЭВМ № 2018619024 от 27 июля 2018 г. https://www1.fips.ru/publication-web/publications/document?type=doc&tab=PrEVM&id=644BF10A-C871-4BB6-8E1A-84CC2F818D58], получивших первичную медицинскую помощь в ГБУЗ СО СГП №4 за период с января по декабрь 2021 г.
Критерии включения: пациенты с СД 2 типа в возрасте более 18 лет, в протоколе амбулаторной консультации которых заполнены поля показателей креатинина и HbA1c, а также не менее 75% клинических параметров, используемых при анализе результатов, уровень СКФ находится в диапазоне 15 - 150 мл/мин/1,73м2.
Критерии исключения: пациенты с СД 1 типа, впервые выявленным СД, острыми осложнениями СД 2 типа (гипогликемия, кетоацидоз), с обострением хронических осложнений, интеркуррентных заболеваний, пациенты с ХБП терминальной стадии (СКФ ниже 15 мл/мин/1,73м2), наличие сопутствующих заболеваний, которые могли оказать влияние на фильтрационную функцию почек (анемия, подагра).
Клиническая характеристика группы участников представлена в фиг. 1
В соответствии со стандартами диспансерного мониторинга пациентов с СД 2 типа [Алгоритмы специализированной медицинской помощи больным сахарным диабетом / Под редакцией И.И. Дедова, М.В. Шестаковой, А.Ю. Майорова. – 10-й выпуск (дополненный). – М.; 2021, doi: https://doi.org/10.14341/DM12802] выделены 72 позиции клинических показателей, включающие в себя количественные и номинальные параметры.
Для всех участников исследования объективное обследование включало сбор жалоб, антропометрических данных, измерение основных физикальных показателей, аускультацию органов кровообращения и дыхания, пальпацию живота, определение пульсации артерий нижних конечностей. Всем участникам выполнено стандартное лабораторное обследование, включающее следующие биохимические показатели: уровень гликемии, гликозилированного гемоглобина (HbA1c), креатинина. Расчет СКФ проводился в автоматическом режиме на основании значений креатинина, возраста и пола по формуле CKD-EPI.
Для статистического анализа и математического моделирования использовали специализированное программное обеспечение: SPSS 25.0 (IBM Corporation, Armonk, New York, USA). Номинальные признаки предварительно кодировали числами и присваивали им соответствующие метки. Использованы как параметрические, так и непараметрические методы анализа; описательная статистика для количественных признаков представлена средним и среднеквадратическим отклонением (M±SD) либо, в случае отклонений от нормальности медианой и квартилями (Ме [Q1; Q3]). Номинальные признаки представлены числом наблюдений и процентом от размера группы. Для сравнения количественных признаков в группах применяли критерии Манна-Уитни, Стьюдента, однофакторный дисперсионный анализ. Частоты номинальных признаков сравнивались между собой с помощью критерия Хи-квадрат (χ2) и двустороннего критерия Фишера. Методом корреляционного анализа Спирмена определена теснота взаимосвязей общеклинических показателей. Оценку вклада отдельных клинических показателей в риск быстрого прогрессирования ХБП проводили методом одномерной логистической регрессии, рассчитано отношение шансов (ОШ, odds ratio), 95% доверительные интервалы (95% ДИ), значимость различий (р). Оценку информативности и разрешающей способности логистической модели выполняли с применением ROC-анализа: определены чувствительность, специфичность и площадь под ROC-кривой, ее статистическая значимость, прогностическая ценность положительного и отрицательного результатов. Для всех видов анализа результаты считали статистически значимыми при р менее 0,05.
Результаты проведенных исследований позволили установить причинно-следственные связи взаимодействия явлений.
При оценке описательной статистики параметра ИС_СКФ выявлено смещение кривой распределения вправо 4,29 ± 5,61; 2,75 [1,22; 4,21 ]. Значение максимума параметра достигало 25 мл/мин/1,73м2 за год (5 наблюдений в диапазоне 15-25 мл/мин/1,73м2). По результатам оценки диаграммы рассеяния и индивидуального разбора клинической ситуации пациентов с высокими значениями ИС_СКФ, выбросы посчитали влиятельными наблюдениями, поскольку они оказывали клинически обоснованное влияние на параметры модели. За пороговое значение разделения групп сравнения был взят верхний квартиль распределения ИС_СКФ в выборке.
Сравнение средних значений. Генеральная выборка исследования была разделена на две параллельные группы по параметру ИС_СКФ. Выделены 2 группы: группа А «Медленное прогрессирование ХБП» (ИС СКФ ниже или равно 4 мл/мин/1,73м2 за год), группа Б «Быстрое прогрессирования ХБП» (ИС СКФ выше 4 мл/мин/1,73м2 за год). Значимость различий количественных параметров в группах представлена в фиг.2.
В группах сравнения определены значимые различия следующих показателей: уровень гликемии на приеме, ИМТ, длительность СД и инсулинотерапии, общей дозы инсулина; а также с невысоким уровнем достоверности (р в диапазоне от 0,05 до 0,1): возраст, лечение препаратами сульфонилмочевины и и-ДПП4. При анализе данных получен парадоксальный результат: в группе пациентов с более благоприятным прогнозом (низкий ИС_СКФ), гликемия выше (необходимо принимать во внимание, что это соответствует значимым различиям целевого уровня HbA1c), ИМТ больше (среднее значение 32,90±5,83, на уровне ожирения 1 степени), длительность течения СД выше, инсулинотерапия применяется в течение долгого периода и в большей дозе. Отмечено также значимое влияние медикаментозных факторов, лечения препаратами сульфонилмочевины и ингибиторов дипепилпептидазы 4 типа.
Не выявлены значимые различия по показателю delta HbA1c, являющегося маркером достижения целей гликемического контроля (р=0,526), что является косвенным подтверждением гипотезы о том, что весомость гликемического контроля в прогрессировании ХБП не так велика, как влияние гемодинамических факторов. Это укладывается в современную концепцию, которая рассматривает СД, в первую очередь, как сердечно-сосудистое заболевание.
Логистическая регрессия. С целью количественной оценки меры влияния отдельных показателей клинического статуса (предикторов) на темп прогрессирования ХБП, выполнен расчет отношений шансов (ОШ) и их 95% доверительных интервалов (95% ДИ) при динамике ИС_СКФ на 1 мл/мин/1,73м2 за год методом логистической регрессии (см. фиг. 3).
ОШ позволяет оценить, во сколько раз изменятся шансы повышения ИС_СКФ на 1 мл/мин/1,73м2 за год при увеличении значения предиктора на единицу. При интерпретации результатов учитывалось, что переменные, для которых ОШ выше 1, увеличивают риск быстрого снижения СКФ, соответственно, при ОШ ниже 1 – снижают. Предиктор считается достоверным (р менее 0,05), если его ДИ не включает единицу. Бинарные качественные клинические признаки сравнивались по категориям «есть/нет».
Анализ представленных данных позволил сделать следующие заключения о темпе прогрессировании ХБП при СД 2 типа. Динамика процесса снижается по мере увеличения длительности заболевания СД и инсулинотерапии, возраста пациента. Параметры гликемического контроля влияют на снижение ИС_СКФ в незначительной степени (ДИ показателя «гликемия на приеме» включает единицу (0,71–1,01), более весомы факторы, косвенно связанные с гемодинамическими нарушениями (ОИМ в анамнезе, пульс на подколенной артерии, ретинопатия, группа риска АГ). Полные пациенты демонстрируют медленный темп снижения СКФ (ИМТ р=0,014, диагноз ожирения р=0,02). Важные данные получены при изучении влияния модифицируемых медикаментозных факторов: применение препаратов сульфонилмочевины ускоряет развитие ХБП (ОШ=3,96 (1,57–9,99), р=0,004), а антагонисты кальция снижают темп (ОШ=0,09 (0,01–0,68), р=0,02).
Существенные признаки. Таким образом, математическая модель динамики прогрессирования ХБП, разработанная на основе концепции диагностического параметра ИС_СКФ позволила выделить 10 диагностически значимых переменных, оказывающих влияние на темп прогрессирования ХБП при СД 2 типа: возраст, ИМТ, длительность заболевания СД, длительность инсулинотерапии, ОИМ в анамнезе, отсутствие пульсации на подколенной артерии, диагноз ретинопатии, номинальное значение группы риска АГ, применение препаратов сульфонилмочевины и антагонистов кальция.
Математическая модель динамики прогрессирования ХБП. Принимая во внимание возможность прикладного применения в условиях амбулаторного приема, на основе концепции ИС_СКФ разработана математическая модель, позволяющая оценить риск быстрого прогрессирования ХБП с ИС_СКФ выше 4 мл/мин/1,73м2 за год при делении количественных признаков на подгруппы номинальных, одна из которых принята за референс (ОШ=1) (см. фиг. 4).
Характеристика технического результата. Таким образом, объективная количественная характеристика темпа прогрессирования ХБП может быть рассчитана по предложенной автором формуле ИС_СКФ и позволяет дать заключение о темпе прогрессирования ХБП.
Высокое прикладное значение предложенного способа определено тем, что существенные клинические признаки, использованные в концепции, входят в стандартную программу диспансерного наблюдения пациентов, доступны на амбулаторном приеме. Расчет диагностического параметра ИС_СКФ позволяет врачу клинически обосновать своевременное назначение нефропротективных препаратов на доклинической стадии развития ХБП. Таким образом, прикладное использование предложенного способа может оказать существенное влияние на эффективность лечения. Применением изобретения впервые решается техническая проблема создания средства определения темпа прогрессирования ХБП у пациентов с СД 2 типа.
Технический результат состоит в реализации назначения изобретения, которое заключается в объективной количественной оценке темпа прогрессирования ХБП у пациентов с СД 2 типа непосредственно во время амбулаторного приема по достаточной совокупности клинических признаков.
Краткое описание чертежей и иных графических материалов.
Фиг.1.
Клиническая характеристика участников исследования темпа прогрессирования ХБП при СД 2 типа.
Фиг. 2.
Сравнение количественных показателей клинического статуса в группах различного темпа прогрессирования ХБП при СД 2 типа.
Фиг. 3.
Оценка вклада отдельных показателей клинического статуса в динамику прогрессирования ХБП при СД 2 типа.
Фиг 4.
Оценка вклада отдельных показателей клинического статуса в динамику прогрессирования ХБП при СД 2 типа при выделении референсных групп.
Осуществление изобретения. Для оценки темпа прогрессирования ХБП у пациентов с СД 2 типа определяют существенные клинические показатели путем выполнения обследования по стандартной программе диспансерного наблюдения и анализа первичной медицинской документации непосредственно в процессе амбулаторного приема. Рассчитывают значение ИС_СКФ по формуле, констатируют высокий темп прогрессирования ХБП при значении выше 4 мл/мин/1,73м2 за год.
Клинический пример использования способа определения темпа прогрессирования ХБП у пациента с СД 2 типа с применением диагностического параметра ИС_СКФ.
Выбран пациент ХХХ1951 из генеральной выборки исследования; его существенные признаки: уровень СКФ на момент консультации 47 мл/мин/1,73м2, длительность заболевания СД 12 лет. ИС_СКФ = (90-47) / 12 = 3,58 мл/мин/1,73м2 за год. Для данного клинического случая значение ИС_СКФ не достигает порогового уровня 4 мл/мин/1,73м2 за год, выше которого темп прогрессирования ХБП считается высоким.
Таким образом, применение концепции оценки динамики прогрессирования ХБП по уровню ИС_СКФ в данной клинической ситуации позволяет получить точные объективные данные, на основе которых выносится заключение о низком темпе прогрессирования ХБП и отсутствии необходимости коррекции стандартного плана лечебных мероприятий.
Claims (2)
- Способ определения темпа прогрессирования хронической болезни почек у пациентов с сахарным диабетом 2 типа с применением диагностического индекса снижения скорости клубочковой фильтрации, включающий в себя определение существенных клинических признаков: значения скорости клубочковой фильтрации на момент консультации и длительности течения сахарного диабета, на основании которых рассчитывают значение оригинального диагностического параметра - индекс снижения скорости клубочковой фильтрации (ИС_СКФ) - по следующей формуле:
- ИС_СКФ=(90-X)/стаж СД, где X - уровень СКФ на момент консультации, 90 мл/мин/1,73 м2 - пороговый уровень нормального значения СКФ, стаж СД - длительность заболевания в годах, при значении ИС_СКФ выше 4 мл/мин/1,73 м2 за год констатируют высокий темп прогрессирования ХБП.
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| RU2810369C1 true RU2810369C1 (ru) | 2023-12-27 |
Family
ID=
Citations (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| RU2605575C1 (ru) * | 2015-06-19 | 2016-12-20 | федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования "Самарский государственный медицинский университет" Министерства здравоохранения Российской Федерации (ФГБОУ ВО СамГМУ Минздрава России) | Способ оценки риска прогрессирования хронической болезни почек у детей |
Patent Citations (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| RU2605575C1 (ru) * | 2015-06-19 | 2016-12-20 | федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования "Самарский государственный медицинский университет" Министерства здравоохранения Российской Федерации (ФГБОУ ВО СамГМУ Минздрава России) | Способ оценки риска прогрессирования хронической болезни почек у детей |
Non-Patent Citations (1)
| Title |
|---|
| ШАМХАЛОВА М.Ш. и др. ЭПИДЕМИОЛОГИЯ ХРОНИЧЕСКОЙ БОЛЕЗНИ ПОЧЕК В РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ ПО ДАННЫМ ФЕДЕРАЛЬНОГО РЕГИСТРА ВЗРОСЛЫХ ПАЦИЕНТОВ С САХАРНЫМ ДИАБЕТОМ (2013-2016 гг.) / Сахарный диабет, 2018; 21(3), стр. 160-169. ТРУБИЦЫНА Н.П. и др. ХРОНИЧЕСКАЯ БОЛЕЗНЬ ПОЧЕК У ПАЦИЕНТОВ С САХАРНЫМ ДИАБЕТОМ 2 ТИПА: НОВЫЕ МИШЕНИ ЛЕКАРСТВЕННОГО ВОЗДЕЙСТВИЯ / Сахарный диабет, 2022; 25(5), стр. 492-498. KIM KYUNG-SOO et al. Higher Prevalence and Progression Rate of Chronic Kidney Disease in Elderly Patients with Type 2 Diabetes Mellitus / Diabetes Metab J, 2018; 42, pages 224-232. GO A.S. et al. Contemporary rates and predictors of fast progression of chronic kidney disease in adults with and without diabetes mellitus / BMC Nephrology, 2018, 19:146, 13 pages. * |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| Fritsche et al. | Different effects of lifestyle intervention in high-and low-risk prediabetes: results of the randomized controlled prediabetes lifestyle intervention study (PLIS) | |
| Head et al. | Prognostication in hospice care: can the palliative performance scale help? | |
| Safari et al. | Accuracy of SOFA score in prediction of 30-day outcome of critically ill patients | |
| Schatz et al. | Validation of a β-agonist long-term asthma control scale derived from computerized pharmacy data | |
| Geng et al. | Parathyroid hormone independently predicts fracture, vascular events, and death in patients with stage 3 and 4 chronic kidney disease | |
| Johnson et al. | Predicting renal replacement therapy and mortality in CKD | |
| Yoshioka et al. | Impact of the clinical frailty scale on mid-term mortality in patients with ST-elevated myocardial infarction | |
| JP2018536846A (ja) | バイオマーカ信号を個人化するための方法およびこれを使用した医療処置 | |
| Ward et al. | Utility of HAS-BLED and CHA2DS2-VASc scores among patients with atrial fibrillation and imaging evidence of cerebral amyloid angiopathy | |
| Mori et al. | What parameters can be used to identify early idiopathic pulmonary fibrosis? | |
| Violanti et al. | Associations of depressive symptoms and brachial artery reactivity among police officers | |
| Gottlieb et al. | Estimated GFR with cystatin C and creatinine in clinical practice: a retrospective cohort study | |
| Batista et al. | Psoas muscle mass index as a predictor of long-term mortality and severity of complications after major intra-abdominal colorectal surgery–A retrospective analysis | |
| Shah et al. | Using aggregate vasoactive-inotrope scores to predict clinical outcomes in pediatric sepsis | |
| Nassar et al. | Coronary Artery Calcium Score directed risk stratification of patients with Type-2 diabetes mellitus | |
| Greenslade et al. | Examining renal impairment as a risk factor for acute coronary syndrome: a prospective observational study | |
| RU2810369C1 (ru) | Способ определения темпа прогрессирования хронической болезни почек у пациентов с сахарным диабетом 2 типа с применением диагностического индекса снижения скорости клубочковой фильтрации | |
| Akenroye et al. | Implementing an electronic medical record–based reminder for cardiovascular risk screening in rheumatoid arthritis | |
| Chen et al. | Cystatin C-and creatinine-based estimated GFR differences: prevalence and predictors in the UK Biobank | |
| JP6401297B2 (ja) | インスリン分泌能分析装置、当該装置を備えるインスリン分泌能分析システム及びインスリン分泌能分析方法 | |
| Yoshikoshi et al. | Prevalence and relevance of cachexia as diagnosed by two different definitions in patients undergoing hemodialysis: A retrospective and exploratory study | |
| RU2802123C1 (ru) | Способ прогнозирования риска высокого темпа прогрессирования хронической болезни почек у пациентов с сахарным диабетом 2 типа с применением диагностического индекса снижения скорости клубочковой фильтрации | |
| Baez et al. | Clinical validation demonstrates concordance of qSOFA and POC lactate Bayesian model: Results from the ACDC Phase-2 program | |
| Zhao et al. | Predictive Accuracy Comparison of Prognostic Scoring Systems for Survival in Patients Undergoing TIPS Placement: A Systematic Review and Meta-analysis | |
| RU2825048C1 (ru) | Способ прогнозирования риска высокого темпа прогрессирования хронической болезни почек у пациентов пожилого возраста при сопутствующем сахарном диабете 2 типа |