Оценка риска развития осложнений сахарного диабета 2 типа в азербайджанской популяции при использовании различных формул для расчета скорости клубочковой фильтрации


Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Доступ платный или только для подписчиков

Аннотация

Цель исследования. Оценить альтернативные способы расчета СКФ у пациентов с СД2 азербайджанской популяции и выявить наиболее информативные. Материал и методы. Обследованы 186 этнических азербайджанцев с СД2 (возраст - 55,8±7,7 года, длительность СД2 - 5,6±3,2 года). Для клинико-лабораторного обследования использован биохимический анализатор. Микроальбуминурия определена иммунохимическим методом. Статистический анализ выполнен в программе Statistica 6.0. Результаты. Формула CKD-EPI характеризуется наименьшим размахом значений и вариабельностью СКФ. При использовании формулы KГ отмечено достоверное завышение расчетных величин СКФ. Клинические параллели между параметрами СКФ по альтернативным формулам расчета и клиническими проявлениями ДН подтвердили прогрессивное снижение СКФ при альбуминурии. Показаны клинические параллели между СКФ и липидным спектром, уровнем высокочувствительного С-реактивного белка. Выводы. Предпочтителен расчет СКФ в on-line-калькуляторе для выявления ДН при СД2. Выявлена наибольшая «согласованность» формул CKD-EPI и MDRD, особенно при СКФ<60 мл/мин/1,78 м2. Установлена корреляция между расчетом СКФ по альтернативным формулам и нарастанием клинических проявлений ДН, а также величин СКФ с показателями липотоксичности и воспаления.

Полный текст

Доступ закрыт

Об авторах

Зиба-Бегим Гулам кызы Ахмедова

Азербайджанский государственный институт усовершенствования врачей им. А. Алиева

Email: еndo.ziba@qmail.com
д.м.н., врач эндокринолог, доцент кафедры терапии с курсом эндокринологии Баку, Азербайджан

Тофик Вахид оглы Мехтиев

Центральная районная больница г. Шеки

д.м.н., заведующий эндокринологическим отделением Азербайджан

Список литературы

  1. Болотова Е. В., Самородская И.В., .Дудникова А.В. и др. Распространенность снижения скорости клубочковой фильтрации среди трудоспособного населения Краснодара. Клиническая нефрология. 2014;3:14-18
  2. Abdulrhman Aldukhayel. Prevalence of diabetic nephropathy among Type 2 diabetic patients in some of the Arab countries. Int J Health Sci (Qassim). 2017; 11(1):1-4.
  3. Клочкова Е.В., Толмачева А.А., Чернова Н.Н. и др. Диабетическая нефропатия и хроническая болезнь почек при сахарном диабете 2 типа. Сибирское медицинское обозрение. 2019;(5):29-32. doi: 10.20333/2500136-2019-5-29-32
  4. Jiang S., Fang J., Yu T. et al. Novel Model Predicts Diabetic Nephropathy in Type 2 Diabetes. Am J Nephrol. 2020;51(2):130-138. doi: 10.1159/000505145.
  5. Мухин Н.А. Снижение скорости клубочковой фильтрации - общепопуляционный маркер неблагоприятного прогноза. Терапевтический архив. 2007;6:5-10.
  6. Науэль Р.Т., Детерева О.А., Каюков И.Г. и др. К проблеме оценки величины скорости клубочковой фильтрации у пациентов с хронической болезнью почек. Нефрология. 2011;15(1):104-109.
  7. Шестакова М.В. Сахарный диабет и хроническая болезнь почек: современная диагностика и лечение. Вестник РАМН. 2012; (1):45-49.
  8. Delanaye P, Cavalier E., Mariat C. et al. MDRD or CKD-EPI study equations for estimating prevalence of stage 3 CKD in epidemiological studies: which difference? Is this difference relevant? BMC Nephrol. 2010;11:8. Doi: 10.1186 / 1471-2369-11-8.
  9. Gaspari F., Ruggenenti P., Porrini E. et al. The GFR and GFR decline cannot be accurately estimated in type 2 diabetics. Kidney International. 2013; 84(1):164-173. doi: 10.1038/ki.2013.47
  10. Matsushita K, Tonelli M., Lloyd A. et al. Clinical risk implications of the CKD Epidemiology Collaboration (CKD-EPI) equation compared with the Modification of Diet in Renal Disease (MDRD) Study equation for estimated GFR. Am J Kidney Dis. 2012;60(2):241-249. doi: 10.1053/j.aakd.2012.03.016.
  11. Shafi T., Matsushita K., Selvin E. et al. Comparing the association of GFR estimated by the CKD-EPI and MDRD study equations and mortality: the third national health and nutrition examination survey (NHANES III). BMC Nephrol. 2012;13:42. doi: 10.1186/1471-2369-13-42.
  12. Tamura M.K., Anand S., Li S. et al. Comparison of CKD awareness in a screening population using the Modification of Diet in Renal Disease (MDRD) study and CKD Epidemiology Collaboration (CKD-EPI) equations. Am J Kidney Dis. 2011 Mar;57(3 Suppl 2):S17-23. doi: 10.1053/j.ajkd.2010.11.008.
  13. Targher G., Zoppini G., Mantovani W. et al. Comparison of two creatinine-based estimating equations in predicting all-cause and cardiovascular mortality in patients with type 2 diabetes. Diabetes Care. 2012;35(11):2347-2353. doi: 10.2337/dc12-0259.
  14. Arora P., Rajagopalan S., Patel N. et al. The MDRD equation underestimates the prevalence of CKD among blacks and overestimates the prevalence of CKD among whites compared to the CKD-EPI equation: a retrospective cohort study. BMC Nephrol. 2012;13:4. Doi: 10.1186 / 1471-2369-13-4
  15. Stevens L.A., Schmid C.H., Greene T. et al. Comparative performance of the CKD Epidemiology Collaboration (CKD-EPI) and the Modification of Diet in Renal Disease (MDRD) Study equations for estimating GFR levels above 60 mL/min/1.73 m2. Am J Kidney Dis. 2010;56(3):486-495. doi: 10.1053/j.ajkd.2010.03.026.
  16. Keane W.F., Tomassini J.E., Neff D.R. Lipid abnormalities in patients with chronic kidney disease: implications for the pathophysiology of atherosclerosis. JAtheroscler Thromb. 2013;20(2):123-133. doi: 10.5551/jat.12849.
  17. de Vries A.P., Ruggenenti P., Ruan X.Z. et al. Fatty kidney: emerging role of ectopic lipid in obesity-related renal disease. Lancet Diabetes Endocrinol. 2014;2(5):417-426. Doi: 10.1016 S2213-8587 (14) 70065-8.
  18. Батюшин М.М. Методические основы оценки скорости клубочковой фильтрации в урологической практике. Вестник урологии. 2017;5(1):42-51. doi: 10.21886/2306-6424-2017-5-1-42-51
  19. Bjornstad P, Cherney D.Z., Maahs D.M. Update on estimation of kidney function in diabetic kidney disease. Curr Diab Rep. 2015 Sep;15(9):57. doi: 10.1007/s11892-015-0633-2
  20. Mbarawa Marat Kofia Ibrahim, Marcellin Guiaro Ndoe, Lawan Loubou Mohamadou Institute of Medical Research A Comparison of three Methods to Estimate the Glomerular Filtration Rate in Diabetic Patients at the Ngaoundere Regional Hospital (Cameroon). International Journal of Health and Biological Sciences. 2019;2(1);6-10.
  21. Levey A.S., Eckfeldt J.H. Using Glomerular Filtration Rate Estimating Equations: Clinical and Laboratory Considerations. Clin Chem. 2015;61(10):1226-1229. Doi: 10.1373 / Clinchem.2015.245282

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать

Данный сайт использует cookie-файлы

Продолжая использовать наш сайт, вы даете согласие на обработку файлов cookie, которые обеспечивают правильную работу сайта.

О куки-файлах