15 de Enero de 2018 297 Visitas

Derivación y validación externa de modelos de predicción para la enfermedad renal crónica (ERC) avanzada después de una lesión renal aguda (AKI)

Algunos pacientes desarrollarán ERC después de una hospitalización con AKI; sin embargo, no se han desarrollado herramientas de predicción de riesgos para identificar a los pacientes de alto riesgo que requieren seguimiento. En este estudio de James (1) y cols, se propuso derivar y validar modelos predictivos para la progresión de la AKI a la ERC avanzada.



Se analizaron datos de 2 cohortes poblacionales de pacientes con una tasa de filtración glomerular estimada prehospitalaria (TFGe) de más de 45 ml/min/1,73 m2 y que sobrevivieron a la hospitalización con AKI (definida por un aumento de la creatinina sérica durante la hospitalización > 0.3 mg/dL o >50% de su referencia inicial antes de la hospitalización), se utilizaron para derivar y validar modelos de predicción multivariable. Los modelos de riesgo se obtuvieron de 9.973 pacientes hospitalizados en Alberta, Canadá (abril de 2004 a marzo de 2014, con seguimiento hasta marzo de 2015). Los modelos de riesgo se validaron externamente con datos de una cohorte de 2.761 pacientes hospitalizados en Ontario, Canadá (de junio de 2004 a marzo de 2012, con seguimiento hasta marzo de 2013). Se estudiaron variables demográficas, de laboratorio y de comorbilidad medidas antes del alta.

La ERC avanzada se definió por una reducción sostenida de la TFGe de menos de 30 ml/min/1,73 m2 durante al menos 3 meses durante el año posterior al alta. Todos los participantes fueron seguidos por hasta 1 año al menos. Los participantes (edad media [DE], 66 ± 15 años en la derivación y cohortes de validación interna y 69 ± 11 años en la cohorte de validación externa, 40% -43% mujeres por cohorte) tenían una media (DE) en el nivel de creatinina sérica basal de 1,0 ± 0,2 mg/dl y más del 20% tenía una AKI en etapa 2 o 3.

La ERC avanzada se desarrolló en 408 (2.7%) de 9.973 pacientes en la cohorte de derivación y 62 (2.2%) de 2.761 pacientes en la cohorte de validación externa. En la cohorte de derivación, 6 variables se asociaron independientemente con el resultado: edad avanzada, sexo femenino, valor de creatinina sérica basal más alto, albuminuria, mayor gravedad de la AKI y mayor valor de creatinina sérica al alta. En la cohorte de validación externa, un modelo multivariable que incluía estas 6 variables tenía un estadístico C  (“concordancia estadística” , o índice C , o igual al área bajo la curva de ROC) de 0,81 (IC 95%, 0,75-0,86) y una discriminación y reclasificación mejoradas en comparación con modelos reducidos que incluían solo edad, sexo y valor de creatinina sérica al alta (mejoría integrada de discriminación del predictor: 2,6%; IC 95%, 1,1% -4,0%, índice de reclasificación categórica neta: 13,5%, IC 95%, 1,9% -25,1%) o aquel modelo que solo incluyó de edad, sexo y la etapa de AKI (la discriminación integrada mejora: 8,0%; IC del 95%, 5,1% -11,0%; índice de reclasificación categórica neta: 79,9%; IC del 95%, 60,9% -98,9%).

 

 

Este modelo está disponible como herramienta para página web o telefonía móvil (iOS y Android) aquí: https://qxmd.com/calculate/calculator_451/advanced-ckd-after-aki-risk-index

Por lo tanto, este modelo multivariable que usó datos de laboratorio de rutina fue capaz de predecir la ERC avanzada después de la hospitalización con AKI. Sin embargo, la utilidad de este modelo en la atención clínica requiere más investigación.

Dr. Eduardo Lorca

 

Referencias:

1,- Matthew T James, Neesh Pannu, Brenda R Hemmelgarn, Peter C Austin, Zhi Tan, Eric McArthur, Braden J Manns, Marcello Tonelli, Ron Wald, Robert R Quinn, Pietro Ravani, Amit X Garg
JAMA: the Journal of the American Medical Association 2017 November 14, 318 (18): 1787-1797

2,- A predictive model for progression of chronic kidney disease to kidney failure Navdeep Tangri, Lesley A Stevens, John Griffith, Hocine Tighiouart, Ognjenka Djurdjev, David Naimark, Adeera Levin, Andrew S Levey.  JAMA: the Journal of the American Medical Association 2011 April 20, 305 (15): 1553-9

3,- Glomerular filtration rate, proteinuria, and the incidence and consequences of acute kidney injury: a cohort study Matthew T James, Brenda R Hemmelgarn, Natasha Wiebe, Neesh Pannu, Braden J Manns, Scott W Klarenbach, Marcello Tonelli. Lancet 2010 December 18, 376 (9758): 2096-103