Onafhankelijke externe validatie en vergelijking van voorspellingsmodellen voor overlijden en niervervangende therapie bij gevorderde chronische nierziekte

ABSTRACT

1. Grondgedachte en doelstelling

De Kidney Failure Risk Equation (KFRE) wordt veel gebruikt om het risico te voorspellen van het starten van niervervangende therapie (KRT) bij chronische nierziekte (CKD) stadia G3-G5. De nieuwe Grams-calculator die is ontwikkeld voor geavanceerde CKD (stadium G4 plus) voorspelt KRT-initiatie, cardiovasculaire gebeurtenissen en overlijden door op unieke wijze rekening te houden met het concurrerende risico op overlijden. We wilden deze tool valideren in een stadium G4 plus cohort voor overlijden en KRT.

2. Studieontwerp

Retrospectieve cohortstudie.

3. Instelling & deelnemers

442 patiënten met CKD stadium G4 plus (gemiddelde ± SD leeftijd, 73 ± 12 jaar; gemiddelde ± SD geschatte glomerulaire filtratiesnelheid, 20 ± 6,2 ml/min/1,73 m2) die de multidisciplinaire CKD-kliniek in het Kingston Health Sciences Center in Ontario bezochten, Canada. Uitkomsten en analytische benadering: Discriminatie en kalibratie werden onderzocht op de uitkomst van overlijden met behulp van de 2- en 4-jaar Gram-scores. De 2- en 5-jaar KFRE- en 2- en 4-jaar Gram-scores werden vergeleken wat betreft discriminatie en kalibratie voor KRT.

4. Resultaten

Er waren respectievelijk 91, 161 en 2{{10}}6 overlijdensgebeurtenissen en 90, 145 en 159 KRT-gebeurtenissen in ons cohort na 2, 4 en 5 jaar. Het Grams-model toonde een bescheiden discriminatie voor overlijden na 4 jaar (gebied onder de curve [AUC] {{20}}.70; 95 procent BI, 0.{{14 }}.75) en presteerde slechter na 2 jaar (AUC, 0.63; 95 procent BI, 0.57-0.70). Het voorspelde de dood slechts met ongeveer 10 procent over het grootste deel van het voorspelde bereik. Beide modellen hadden vergelijkbare discriminatie voor KRT na 2 jaar (KFRE AUC, 0.83; 95 procent BI, 0.78-0.88 en Gram AUC, 0.8; 95 procent BI, 0.{{35 }}.87), 4 jaar (Gram AUC, 0.82; 95 procent BI, 0.77-0.86), en 5 jaar (KFRE AUC, 0.81; 95 procent BI, 0.{{ 49}}.85). Er was een uitstekende kalibratie voor KRT waarbij gebruik werd gemaakt van de 2-jaar KFRE en Gram-waarden voor voorspelde risicodrempels van minder dan of gelijk aan 15 procent en het gebruik van de 5-jaar KFRE en 4-jaar Gram-waarden voor voorspelde risicodrempels van minder dan of gelijk aan 20 procent. Bij hogere risicobereiken voorspelt KFRE het KRT-risico te veel en Grams onderschat het.

5. Beperkingen

Dit is een onderzoek in één centrum met een voornamelijk blank cohort dat wordt beperkt door kleinere steekproeven in de hogere bereiken van de voorspelde risico's, met name voor de Gram-calculator.

6. Conclusies

Het Grams-model biedt redelijk nauwkeurige voorspellingen over overlijden en er moet aandacht worden besteed aan de integratie ervan in patiënteneducatie en geavanceerde zorgplanning. Zowel het Grams- als het KFRE-model blijven klinisch bruikbaar voor het bepalen van KRT-risico's bij gevorderde CKD.

Klik hier voor de voordelen van Cistanche for Kidney

INVOERING

Chronische nierziekte (CKD) wordt in verband gebracht met verhoogde risico's op cardiovasculaire voorvallen, mortaliteit en progressieve afname van de glomerulaire filtratiesnelheid (GFR) die leidt tot nierfalen.1,2 De uitkomsten bij patiënten met CKD zijn echter nogal variabel. De snelheid van progressie en andere uitkomsten variëren van persoon tot persoon, afhankelijk van klinische en demografische factoren zoals de etiologie van CKD, mate van reductie van GFR en proteïnurie, comorbide aandoeningen, leeftijd, toegang tot gezondheidszorg, etniciteit en vele andere.3 Dientengevolge, de belangstelling voor het integreren van hulpmiddelen voor risicovoorspelling in de klinische praktijk is gegroeid, zodat patiënten met een laag risico kunnen worden gespaard van onnodige angst en dure medische tests, terwijl patiënten met een hoog risico toegang hebben tot tijdige, passende interventies zoals verwijzing naar nefrologie, inschrijving in een multidisciplinaire kliniek, en voorbereiding op niervervangingstherapie (KRT).4-6

Hoewel er tal van risicovoorspellingstools zijn ontwikkeld in CKD-cohorten over de hele wereld, zijn de meeste niet voldoende gevalideerd of breed geïntegreerd in de klinische praktijk.7 De Kidney Failure Risk Equation (KFRE) is ontwikkeld door Tangri et al8 in een Canadese populatie (CKD-stadia {{ 2}}) en is het meest gevalideerde KRT-voorspellingsmodel.8-15 De 4-variabele iteratie gebruikt leeftijd, geslacht, geschatte GFR (eGFR) en urine albumine-creatinine ratio (ACR) om de risico's te voorspellen van CKD-stadia G3-G5 op weg naar KRT-initiatie met 2-jaar en 5-jaar KFRE-scores (respectievelijk KFRE-2 en KFRE-5).8 Validatie Bij 31 multinationale cohorten met een gemiddelde baseline eGFR van 46 ml/min/1,73 m2 bleek de KFRE een hoog onderscheidend vermogen en adequate kalibratie te hebben.16

In 2018 ontwikkelden Grams et al9 een tool specifiek voor de CKD-stadium G4 plus (eGFR < 30 ml/min/1,73 m2 )-populatie om zowel de waarschijnlijkheid als de volgorde van KRT, cardiovasculaire aandoeningen (CVD) en overlijden op 2 en 4 te voorspellen jaren. Deze tool bevat 9 klinische en demografische kenmerken waarvan eerder is aangetoond dat ze belangrijke uitkomstvoorspellers zijn in CKD stadium G4 plus. 17 Dit nieuwe hulpmiddel, dat als uniek wordt beschouwd als het concurrerende eindpunt van de dood in zijn ontwikkeling, is niet uitgebreid extern gevalideerd. Een recente studie van 2 cohorten - de Swedish Renal Registry en de European Quality Study - onderzocht het voorspellende vermogen voor KRT, maar niet voor de andere belangrijke uitkomst van overlijden. een door nefrologie verwezen CKD-stadium G4 plus cohort en om de prestaties ervan te vergelijken met die van de KFRE.

Cistanche-poeder

METHODEN

1. Studieontwerp en cohort

We hebben een retrospectieve cohortstudie uitgevoerd bij volwassenen (ouder dan of gelijk aan 18 jaar) die in 2013 ten minste één keer de multidisciplinaire CKD-kliniek in het Kingston Health Sciences Centre in Ontario, Canada, hebben bezocht en die een gedocumenteerde albumine-creatinineverhouding en een eGFR < 30 ml/min/1,73 m2 volgens de op creatinine gebaseerde CKDEPI-vergelijking (Chronic Kidney Disease Epidemiology Collaboration).18 In 2013 was de CKD-kliniek van het Kingston Health Sciences Center de enige dergelijke kliniek in de regio met een verzorgingsgebied van 500,000 inwoners in het zuidoosten van Ontario. Elektronische medische dossiers werden gebruikt om demografische en klinische gegevens te extraheren, waaronder systolische bloeddruk, tijdens het bezoek aan de kliniek in verband met het bloedonderzoek, rookstatus en diabetes en CVD-geschiedenis (gedefinieerd als ten minste 1 geval van een myocardinfarct, beroerte of hartinfarct). mislukking). Ethische goedkeuring werd verkregen van de Health Sciences and Affiliated Teaching Hospitals Research Ethics Board (6004492). Er werd afgezien van geïnformeerde toestemming omdat alle informatie over de deelnemers aan de studie geanonimiseerd was. Onze studie volgt de transparante rapportage van een multivariabel voorspellingsmodel voor rapportage van individuele prognoses of diagnoses (TRIPOD).

2. Resultaten

Uitkomsten omvatten waargenomen incidentie van overlijden na 2 en 4 jaar vanaf het bezoek aan de indexkliniek in 2013 en KRT-initiatie na 2, 4 en 5 jaar. Het overlijden werd vastgesteld aan de hand van gegevens van het kantoor van de Ontario Registrar General, die de overlijdensdatums en codes van de internationale classificatie van ziekten verschafte voor de doodsoorzaak van alle overleden patiënten.19 Cardiovasculaire gebeurtenissen werden niet opgenomen in deze analyse, omdat we niet konden ervan overtuigd dat alle gebeurtenissen zouden worden vastgelegd omdat patiënten in andere regionale ziekenhuizen hadden kunnen worden opgenomen. Het Kingston Health Sciences Center biedt echter het enige KRT-programma in onze gezondheidsregio; daarom werd aangenomen dat KRT-gegevens zeer robuust waren, met weinig kans op verlies voor follow-up. De afwezigheid van CVD-gegevens verhinderde een analyse van de timing van gebeurtenissen ten opzichte van elkaar. Vanwege het beperkte aantal sterfgevallen na de start van KRT, hebben we de analyse beperkt tot het totale aantal sterfgevallen onafhankelijk van de timing van KRT.

3. Voorspellers

De voorspellers die in het onderzoek werden gebruikt, omvatten de 2-jaar- en 4-jaar-Grams-calculator risicoscores (respectievelijk Gram-2 en Gram-4) voor elke KRT en elk overlijden en de 4- variabele KFRE-2- en KFRE-5-scores voor KRT ten tijde van het bezoek aan de indexkliniek in 2013. De ontwikkelaars van het Grams-model hebben ons de code en coëfficiënten van het model verstrekt, en deze werden gebruikt om onze Grams-modelvoorspellingen te genereren. Voorspelde risico's van een overlijden en een KRT, onafhankelijk van de volgorde waarin ze plaatsvonden, werden berekend door alle kansen op te tellen, inclusief deze uitkomsten. De kans op overlijden bestond bijvoorbeeld uit de som van de kansen op overlijden na KRT, na CVD, na KRT en CVD, en alleen overlijden.

Cistanche tubulosa

4. Analyses

Er waren geen ontbrekende gegevens voor het gehele cohort met betrekking tot alle basisgegevens, behalve de etniciteit van de patiënt. Waar etniciteitsgegevens niet beschikbaar waren (n=3), werden Grams-voorspellingen gegenereerd op basis van het blanke ras. Voor de 7 patiënten van wie de albumine-creatinine-ratio onder de detectiedrempels lag, hebben we de laagste modelinput (10 mg/g) geïmputeerd.

5. Discriminatie

Discriminatie beschrijft het vermogen van een model om degenen die de gebeurtenis meemaken te scheiden van degenen die dat niet doen. Dit werd beoordeeld met behulp van ROC-curven (Receiver Operating Characteristic), AUC-puntschattingen (AUC) en betrouwbaarheidsintervallen van 95 procent (CI's). ROC-curven en AUC's werden gegenereerd om de discriminerende prestaties van de 2- en 4-jaar Gram-modellen bij het voorspellen van overlijden te beoordelen. AUC's werden ook berekend voor de uitkomst van KRT voor de 2- en 5-jaar KFRE-modellen en de 2- en 4-jaar Grams-modellen. Vergelijkingen van de AUC's tussen de 2 modellen na 2 jaar voor het waargenomen risico op KRT werden uitgevoerd met behulp van de Delong-Delong-Clarke Pearson-methode.20 We interpreteerden de AUC's als volgt:<0.7 as poor, 0.7-0.79 as fair, 0.8-0.89 as good, and >0.9 als uitstekend.21 Bovendien werden de C-indexen (HCI's) van Harrell berekend om het onderscheidend vermogen te onderzoeken, rekening houdend met de time-to-event.

6. Kalibratie

Kalibratie onderzoekt de overeenkomst tussen voorspellingen en waargenomen uitkomsten. Dit werd vastgelegd in kalibratieplots die de voorspelde en waargenomen risico's op overlijden na 2 en 4 jaar grafisch vergeleken voor het Grams-model en 2- en 4-jaar versus 5-jaar KRT-risico's voor het Grams-model vergeleken en KFRE-modellen. De plots werden gegenereerd met behulp van lokaal gewogen scatterplot smoothing over voorspelde risicowaarden, met tapijtplots langs de x-as om de verdeling van de voorspelde risicogegevens te visualiseren, evenals de gemiddelde waargenomen waarschijnlijkheid van een resultaat onder groepen patiënten gedefinieerd door decielen van voorspeld risico. Brier-scores, variërend van 0 (meest nauwkeurig) tot 1 (minst nauwkeurig), gemeten voorspellingsnauwkeurigheid.

Cistanche-supplement

DISCUSSIE

Deze studie in een geavanceerd CKD-cohort met hoge prevalenties van diabetes en CVD is de eerste die het Grams-voorspellingsmodel voor zowel overlijden als KRT extern valideert. We ontdekten dat het Grams-model eerlijke discriminatie aantoonde bij het identificeren van patiënten die overlijden over een langere periode (Grams{{0}} AUC, 0.70; 95 procent CI, 0.65- 0.75) en presteerde onvoldoende over een kortere periode (gram-2 AUC, 0,63; 95 procent-BI, 0,57-0.70). Deze bescheiden discriminatie kan gedeeltelijk het gevolg zijn van de homogeniteit van ons cohort, dat bestond uit patiënten met vergelijkbare covariabele waarden. Bovendien is een bescheiden prestatie voor de uitkomst van overlijden in het algemeen niet verwonderlijk, aangezien de dood een moeilijk te voorspellen uitkomst blijft. Er is aangetoond dat zelfs veelgebruikte tools voor het voorspellen van sterfgevallen slechts een bescheiden nauwkeurigheid hebben, met significante variabiliteit in verschillende klinische omgevingen.22 We blijven onzeker over de vraag waarom de Gram-4 beter presteert dan de Gram-2 voor doodsdiscriminatie.

Discriminatiegegevens die specifiek zijn voor de uitkomst van overlijden waren niet beschikbaar voor vergelijking in de ontwikkelingsstudie, en onze studie is de eerste studie die deze uitkomst extern valideert. Het Grams-model was redelijk goed gekalibreerd voor de uitkomst van de dood, en hoewel het de neiging had om de dood over het grootste deel van het voorspellingsbereik te voorspellen, deed het dit slechts met ongeveer 10 procent. De waargenomen sterftecijfers waren hoger in de Grams-afleidingscohorten (47 procent; gemiddelde follow-up, 3,5 jaar) dan in ons cohort (36 procent na 4 jaar; 47 procent na 5 jaar). Deze verschillen in baseline hazard rates kunnen gedeeltelijk de ongeveer 10 procent overvoorspelling verklaren.9 We kunnen geen commentaar geven op verschillen in patiëntkenmerken tussen de 2 cohorten, aangezien de kenmerken van de ontwikkelingscohorten niet worden verstrekt.9 Het vermogen van de Grams{{ 13}}-model om mortaliteit met redelijke nauwkeurigheid te voorspellen, suggereert dat het een belangrijke rol zou kunnen spelen bij het versterken van klinische discussies over zorgdoelen en voorlichting aan patiënten.

De Grams KRT-modellen lieten een goed onderscheid zien tussen degenen die wel en niet begonnen met KRT na 2 en 4 jaar, met AUC's van 0.81 (95 procent BI 0.76- 0 .87) en 0.82 (95 procent BI 0.77-0.86), die sterk lijken op die in het Swedish Renal Registry-cohort ({ {14}}.84 [95 procent BI, 0.83-0.85] versus {{20}}.83 [95 procent BI, 0.{ {24}}.83], respectievelijk).14 De KFRE KRT AUC-resultaten zijn ook erg vergelijkbaar of iets hoger in studies die zich ook richtten op gevorderde CKD-populaties (stadium G4 plus ).11,14,15 Time-to-event-discriminatie met behulp van HCI's waren redelijk tot goed, variërend van 0.77 tot 0.8{{40}}, waarbij de KFRE-2 het best presteerde (HCI, {{47} }.80; 95 procent BI, 0.75-0.85). Onze KFRE HCI's waren vergelijkbaar met die van het Swedish European Quality Study-cohort (2-jaar HCI, 0,76 [95 procent BI, 0,72-0,80]; 5-jaar HIC, 0,75 [ 95 procent BI, 0.72-0.79]).14

Zowel de Grams- als de KFRE-modellen waren even goed gekalibreerd voor KRT-initiatie bij voorspelde risico's van<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 procent, wat ook werd aangetoond in de Swedish Swedish Renal Registry en de European Quality Study cohorts.14 Dit wijkt af van de interne validatieresultaten van de Gram, waar de neiging was om risico's te overschatten, hoewel de mate hiervan sterk variabel tussen cohorten.9 De waargenomen KRT-percentages waren lager in het Grams-afleidingscohort (12 procent; gemiddelde follow-up, 3,5 jaar) dan in ons cohort (33 procent na 4 jaar), wat waarschijnlijk bijdraagt ​​aan de waargenomen discrepanties.9 Het ontbreken van summatieve gegevens over patiëntkenmerken in het Grams-ontwikkelingscohort staat een vergelijking van patiëntkenmerken in de weg. Omgekeerd voorspellen de KFRE-modellen risico's bij hogere drempels te veel. Zowel in de oorspronkelijke multinationale KFRE-validatiestudie16 als in de multinationale fase G4 plus KFRE-validatiestudie9 werden zowel duidelijke onderschattingen als overschattingen waargenomen in individuele cohorten op alle risiconiveaus. De meeste andere kalibratiestudies hebben ook aangetoond dat de KFRE-modellen de neiging hebben om het risico in gevorderde CKD11,15- en CKD-stadia te overschatten G3-G5.2 In de European Quality Study en Swedish Renal Registry-cohorten, de KFRE{{18} } overschatten ook de risico's, hoewel de KFRE-2 dat niet deed, in tegenstelling tot de huidige studie.14 Het KRT-percentage in het KFRE-ontwikkelingscohort was slechts 11 procent (gemiddelde follow-up, 2,1 ± 2,0 jaar),8 wat is lager dan het KRT-percentage van 20 procent dat in dit onderzoek is waargenomen. Dit is niet verwonderlijk gezien het feit dat ons cohort meer geavanceerde CKD had met lagere eGFR's en hogere ACR's dan het KFRE-ontwikkelingscohort. De verschillen in modelprestaties tussen verschillende cohorten onderstrepen het belang van uitgebreide modelexterne validatie in verschillende omgevingen en populaties.

Cistanche-capsules

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 procent . Dit moet verder worden onderzocht bij andere patiëntenpopulaties.

Er is terecht gepleit voor het gebruik van risicovoorspelling als leidraad voor patiëntenvoorlichting, klinische besluitvorming en middelenbeheer bij de zorg voor patiënten met CKD.4,5,23,24 Bij het ontwerpen van een op risico gebaseerde benadering van klinische zorg, testprestaties bij een bepaalde drempel, de uitkomstprevalentie en de mogelijke gevolgen van verkeerde classificaties op patiëntuitkomsten en het gebruik van middelen moeten allemaal worden beschouwd in de context van de populatiekenmerken van elk centrum. Met gebruikmaking van de discretie van de zorgverlener en rekening houdend met de klinische setting van de individuele patiënt, kunnen deze hulpmiddelen voor risicovoorspelling worden gebruikt om discussies over prognoses te versterken. Drempels voor nefrologie, multidisciplinaire CKD-zorg en verwijzingen voor transplantatie of fistelplanning zijn voorgesteld en worden gebruikt door sommige centra die het KFRE-model gebruiken.5 Patiënten onder de voorgestelde drempels zouden nog steeds monitoring en risicofactoraanpassingen nodig hebben, en degenen die vooruitgang boeken, kunnen dan worden passend doorverwezen. Hulpmiddelen en onderwijs om eerstelijnszorgverleners te helpen bij het behandelen van patiënten met CKD met een lager KRT-risico moeten worden ontwikkeld en moeten gemakkelijk beschikbaar zijn. Deze moeten zich met name richten op hart- en vaatziekten en nierziektemodificerende middelen, zoals blokkade van het renine-angiotensinesysteem en natrium-glucose-cotransporterremmers. Dure middelen die nodig zijn om nefrologieklinieken, multidisciplinaire klinieken en KRT-planning te beheren, kunnen dan beter worden toegewezen aan patiënten met een hoger risico. Risicovoorspellingen op het 2-jaarlijkse tijdstip zouden redelijker zijn voor verwijzingen naar transplantatie, KRT-onderwijs en vasculaire toegang, terwijl de 4- en 5-jaarvoorspellingen redelijker kunnen zijn voor verwijzingen naar nefrologie. Om deze op risico's gebaseerde benadering in de klinische besluitvorming te integreren, moeten de voorgestelde drempelwaarden uitgebreid extern worden gevalideerd in doorverwezen populaties van algemene nefrologie en multidisciplinaire CKD-zorg.

Onze studie heeft verschillende sterke punten. We includeerden patiënten met CKD stadium G4 plus die werden opgevolgd in de enige regionale multidisciplinaire CKD-kliniek, met minimaal verlies voor follow-up en ontbrekende gegevens. We zijn ook het enige regionale KRT-centrum; het is dus zeer waarschijnlijk dat alle KRT-resultaten zijn vastgelegd. Vitale statusgegevens werden verstrekt door de Ontario Registrar General, waardoor de kans op het missen van overlijdensgebeurtenissen werd beperkt. Ons validatiecohort is vergelijkbaar met dat van veel andere gepubliceerde CKD-cohorten en is daarom representatief voor de populatie waarin de tools worden gebruikt.9 We erkennen verschillende beperkingen. In de eerste plaats wordt onze analyse beperkt door kleinere steekproefomvang bij de hogere reeksen van voorspeld risico, met name voor de Gram-calculator. De waargenomen KFRE-scores waren beter verspreid over het bereik van waarschijnlijkheden. Ten tweede, de onze was een studie in één centrum en had, net als de ontwikkelingscohorten, een overwegend blank cohort. Of de bevindingen kunnen worden geëxtrapoleerd naar raciaal diverse patiëntenpopulaties blijft onbekend. Bovendien hadden we geen minimale eGFR bij baseline voor ons cohort; daarom hebben we patiënten in onze steekproef opgenomen die waarschijnlijk voor conservatieve zorg zouden kiezen. Het aandeel van deze patiënten met een eGFR < 6 ml/min/1,73 m2 in ons cohort was over het algemeen vrij laag (n=4; 0,9 procent). Ten slotte verhinderde het gebrek aan geïntegreerde elektronische medische dossiers om toegang te krijgen tot regionale ziekenhuisdossiers een beoordeling van de cardiovasculaire gebeurteniscomponent van de Grams-tool. Dit model biedt de mogelijkheid om de risico's van cardiovasculaire gebeurtenissen te voorspellen bij patiënten met vergevorderde CKD, die nog te weinig is bestudeerd.25 Dit blijft een belangrijke onderzoeksprioriteit, wat verder wordt benadrukt doordat CVD de belangrijkste doodsoorzaak is (27 procent) in ons cohort. Ten slotte hebben we alle sterfgevallen samen beschouwd in plaats van deze afzonderlijke pre- en post-KRT-initiatie te onderzoeken, vanwege de lage aantallen. Verder onderzoek naar het tijdstip van overlijden in grotere cohorten is vereist.

Gestandaardiseerde Cistanche

CONCLUSIE

Concluderend, in ons cohort van patiënten met vergevorderde CKD en hoge prevalenties van diabetes en CVD, geeft het Grams-model voor overlijden een redelijk nauwkeurige schatting van het overlijdensrisico op het 4-jaarlijkse tijdstip. De opname ervan in de klinische zorg, in het bijzonder met betrekking tot beslissingen rond zorgdoelen, zou zowel patiënten als hun zorgverleners moeten helpen een beter begrip te krijgen van de waarschijnlijkheid van de cruciale gezondheidsuitkomst van overlijden, dat vaak ondergewaardeerd en onderbesproken wordt. In ons cohort onderschat het Grams-model de risico's voor KRT, terwijl het KFRE-model het overschat bij hogere risicodrempels. Verdere externe validatiestudies, samen met impactstudies met modeldrempels voor klinische besluitvorming, zijn nog steeds nodig om het nut van deze voorspellingsmodellen te bevestigen.

De effectiviteit van Cistanchis op de nieren

De effectiviteit van Cistanchis op de nier is de afgelopen jaren onderwerp van belangstelling en onderzoek geweest. Cistanchis, ook bekend als Rou Cong Rong, is een traditioneel Chinees kruid dat veel wordt gebruikt in de traditionele geneeskunde vanwege de mogelijke therapeutische effecten op verschillende gezondheidsproblemen, waaronder niergerelateerde aandoeningen.

Studies hebben aangetoond dat Cistanchis een reeks farmacologische eigenschappen vertoont die gunstig zijn voor de gezondheid van de nieren. Ten eerste is ontdekt dat het antioxiderende en ontstekingsremmende eigenschappen heeft, die oxidatieve stress en ontstekingen in de nieren helpen verminderen. Dit is belangrijk omdat oxidatieve stress en ontsteking een belangrijke bijdrage leveren aan de ontwikkeling en progressie van nierziekten.

Bovendien is aangetoond dat Cistanchis een beschermend effect heeft op niertubuli, die verantwoordelijk zijn voor het filteren van afvalproducten uit het bloed en het handhaven van de elektrolytenbalans. Door de gezondheid en functie van deze cellen te bevorderen, helpt Cistanchis de algehele nierfunctie te verbeteren.

Bovendien heeft Cistanchis diuretische eigenschappen aangetoond, die de urineproductie verbeteren en de verwijdering van gifstoffen en afvalproducten uit het lichaam bevorderen. Door de urineproductie te verhogen, helpt Cistanchis schadelijke stoffen die zich in de nieren kunnen ophopen, weg te spoelen, waardoor de gezondheid van de nieren wordt verbeterd.

Over het algemeen suggereert het bewijs dat Cistanchis effectief kan zijn bij het bevorderen van de gezondheid van de nieren en het behandelen van niergerelateerde aandoeningen. Er is echter meer onderzoek nodig om de werkingsmechanismen volledig te begrijpen en de optimale dosering en behandelingsduur te bepalen. Desalniettemin is Cistanchis veelbelovend als een natuurlijke remedie voor de gezondheid van de nieren en verdient verder onderzoek en onderzoek.

REFERENTIES

1. Prognoseconsortium voor chronische nierziekte; Matsushita K, van der Velde M, et al. Associatie van geschatte glomerulaire filtratiesnelheid en albuminurie met mortaliteit door alle oorzaken en cardiovasculaire mortaliteit in cohorten van de algemene bevolking: een collaboratieve meta-analyse. Lancet. 2010;375(9731):2073-2081.

2. Merken A, Fluck N, Prescott GJ, et al. Kijkend naar de toekomst: voorspellen van niervervangingsresultaten in een grote gemeenschapscohort met chronische nierziekte. Nephrol-kiezertransplantatie. 2015;30(9):1507-1517.

3. Ga AS, Yang J, Tan TC, et al. Hedendaagse tarieven en voorspellers van snelle progressie van chronische nierziekte bij volwassenen met en zonder diabetes mellitus. BMC Nephrol. 2018;19(1):146.

4. Farrington K, Covic A, Nistor I, et al. Klinische praktijkrichtlijn voor de behandeling van oudere patiënten met chronische nierziekte stadium 3b of hoger (eGFR<45 mL/min/1.73m2 ): a summary document from the European Renal Best Practice Group. Nephrol Dial Transplant. 2017;32(1):9-16.

5. Tangri N, Ferguson T, Komenda P. Pro: risicoscores voor de progressie van chronische nierziekte zijn robuust, krachtig en klaar voor implementatie. Nephrol-kiezertransplantatie. 2017;32(5): 748-751.

6. Eckardt KU, Bansal N, Coresh J, et al. Verbetering van de prognose van patiënten met een ernstig verminderde glomerulaire filtratiesnelheid (CKD G4 plus): conclusies van een conferentie over nierziekte: verbetering van de wereldwijde resultaten (KDIGO). Nier Int. 2018;93(6):1281-1292.

7. Dekker FW, Ramspek CL, van Diepen M. Con: de meeste klinische risicoscores zijn nutteloos. Nephrol-kiezertransplantatie. 2017;32(5): 752-755.

8. Tangri N, Stevens LA, Griffith J, et al. Een voorspellend model voor de progressie van chronische nierziekte naar nierfalen. JAMA. 2011;305(15):1553-1559.

9. Gram ME, Sang Y, Ballew SH, et al. Voorspellen van de timing van klinische uitkomsten bij patiënten met chronische nierziekte en een ernstig verminderde glomerulaire filtratiesnelheid. Nier Int. 2018;93(6):1442-1451.

10. Lennartz CS, Pickering JW, Seiler-Mußler S, et al. Externe validatie van de risicovergelijking voor nierfalen en herkalibratie met toevoeging van ultrasone parameters. Clin J Am Soc Nephrol. 2016;11(4):609-615.

11. Peeters MJ, van Zuilen AD, van den Brand JA, et al. Validatie van de risicovergelijking voor nierfalen bij Europese CKD-patiënten. Nephrol-kiezertransplantatie. 2013;28(7): 1773-1779.

12. Potok OA, Nguyen HA, Abdelmalek JA, Beben T, Woodell TB, Rifkin DE. Patiënten,' nefrologen' en voorspelde schattingen van ESKD-risico vergeleken met 2-jaarlijkse incidentie van ESKD. Clin J Am Soc Nephrol. 2019;14(2):206-212.

13. Whitlock RH, Chartier M, Komenda P, et al. Validatie van de risicovergelijking voor nierfalen in Manitoba. Kan J Kidney Health Dis. 2017;4:2054358117705372.

14. Ramspek CL, Evans M, Wanner C, et al. Voorspellingsmodellen voor nierfalen: een uitgebreide externe validatiestudie bij patiënten met gevorderde CKD. J Am Soc Nephrol. 2021;32(5): 1174-1186.

15. Hundemer GL, Tangri N, Sood MM, et al. Prestaties van de risicovergelijking voor nierfalen per ziekte-etiologie bij gevorderde CKD. Clin J Am Soc Nephrol. 2020;15(10):1424- 1432.

16. Tangri N, Grams ME, Levey AS, et al. Multinationale beoordeling van de nauwkeurigheid van vergelijkingen voor het voorspellen van het risico op nierfalen: een meta-analyse. JAMA. 2016;315(2):164-174.

17. Evans M, Grams ME, Sang Y, et al. Risicofactoren voor de prognose bij patiënten met een ernstig verminderde GFR. Kidney Int Rep. 2018;3(3):625-637.

18. Levey AS, Stevens LA, Schmid CH, et al. Een nieuwe vergelijking om de glomerulaire filtratiesnelheid te schatten. Ann Intern Med. 2009;150(9):604-612.

19. Provincie Ontario. Ministerie van Overheid en Consumentendiensten. Geraadpleegd op 12 augustus 2020. https://www.ontario.ca/page/ministry-government-and-consumer services

20. DeLong ER, DeLong DM, Clarke-Pearson DL. Vergelijking van de gebieden onder twee of meer gecorreleerde ontvanger-karakteristieken: een niet-parametrische benadering. Biometrie. 1988;44(3):837-845.

21. Band TG. Diagnostische tests interpreteren. Geraadpleegd op 10 maart 2022. http://gim.unmc.edu/dxtests/Default.htm

22. Siontis GC, Tzoulaki I, Ioannidis JP. Voorspellen van de dood: een empirische evaluatie van voorspellende instrumenten voor sterfte. Arch Intern Med. 2011;171(19):1721-1726.

23. Nierziekte: Werkgroep Global Outcomes (KDIGO) verbeteren. KDIGO 2012 klinische praktijkrichtlijn voor de evaluatie en het beheer van chronische nierziekte. Nier Int. 2012;3(suppl 1):1-150.

24. Akbari A, Clase CM, Acott P, et al. Commentaar van de Canadian Society of Nephrology op de klinische praktijkrichtlijn van KDIGO voor de evaluatie en het beheer van CKD. Ben J Kidney Dis. 2015;65(2):177-205.

25. Taal MW. Chronische nierziekte: naar een risicogebaseerde benadering. Clin Med (Londen). 2016;16(suppl 6):s117-s120.

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

Afdeling Nefrologie, Afdeling Geneeskunde, Queen's University, Kingston, Canada (SJT, EAI, CAW);

Kingston Algemeen Gezondheid Onderzoek Instituut % 2c Kingston Health Sciences Center % 2c Kingston % 2c Canada (PAN % 2c AGD) % 3b

Afdeling Volksgezondheidswetenschappen, Queen's University, Kington, Canada (PAN, AGD);

Afdeling Nefrologie, Afdeling Geneeskunde, Universiteit van Ottawa, Ottawa, Canada (AA, GLH).