Прогностическое значение индекса коморбидности Чарлсон у пациентов в возрасте 60 лет и старше, начинающих лечение хроническим диализом

Обложка
  • Авторы: Курилович К.А.1,2, Комиссаров К.С.3, Красько О.В.4
  • Учреждения:
    1. Институт повышения квалификации и переподготовки кадров здравоохранения, Учреждение образования Белорусский государственный медицинский университет
    2. Учреждение здравоохранения «1-я городская клиническая больница»
    3. Государственное учреждение Минский научно-практический центр хирургии, трансплантологии и гематологии
    4. Государственное научное учреждение Объединенный институт проблем информатики Национальной академии наук Беларуси
  • Выпуск: Том 16, № 1 (2024)
  • Страницы: 30-36
  • Раздел: Оригинальные статьи
  • URL: https://journals.eco-vector.com/2075-3594/article/view/631115
  • DOI: https://doi.org/10.18565/nephrology.2024.1.30-36
  • ID: 631115

Цитировать

Полный текст

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

Аннотация

Цель исследования: оценить прогностическую роль индекса коморбидности Чарлсон (ИКЧ) как предиктора летального исхода (ПЛИ) в когорте пациентов ≥60 лет с 5-й стадией хронической болезни почек (ХБП С5).

Материал и методы. Анализ данных 246 пациентов ≥60 лет с ХБП С5.

Результаты. Проведен однофакторный анализ, ПЛИ: возраст ≤65 лет, ИКЧ >5 баллов, диурез ≤350 мл/сут, наличие гипергидратации, додиализные уровни креатинина (дК) ≤514 мкмоль/л, мочевины (дМ) >44 ммоль/л, скорость клубочковой фильтрации (СКФ) по формуле CKD-EPI ≤3,1 мл/мин/1,73 м2. Многофакторный анализ, ПЛИ: возраст >65 лет (отношение рисков – ОР=1,7, 95% доверительный интервал – ДИ 1,1–2,4), ИКЧ >5 баллов (ОР=3, 95% ДИ 2–4,4), дК≤514 мкмоль/л (ОР=2,7, 95% ДИ 1,7–4,5) и дМ >44 ммоль/л (ОР=1,8, 95% ДИ 1,2–2,9).

Заключение. ИКЧ может быть использован при выборе тактики лечения пациентов в возрасте ≥60 лет с ХБП С5 наряду с другими общепринятыми ПЛИ (дК, дМ, возраста).

Полный текст

Доступ закрыт

Об авторах

Кристина Александровна Курилович

Институт повышения квалификации и переподготовки кадров здравоохранения, Учреждение образования Белорусский государственный медицинский университет; Учреждение здравоохранения «1-я городская клиническая больница»

Автор, ответственный за переписку.
Email: khruns89@gmail.com
ORCID iD: 0000-0002-9112-4863

аспирант кафедры урологии и нефрологии Институт повышения квалификации и переподготовки кадров здравоохранения Учреждение образования Белорусский государственный медицинский университет; врач-нефролог отделения гемодиализа Учреждение здравоохранения «1-я городская клиническая больница»

Белоруссия, Минск; Минск

Кирилл Сергеевич Комиссаров

Государственное учреждение Минский научно-практический центр хирургии, трансплантологии и гематологии

Email: kirill_ka@tut.by
ORCID iD: 0000-0002-2648-0642

к.м.н., доцент, заведующий отделом нефрологии, почечно-заместительной терапии и трансплантации почки

Белоруссия, Минск

Ольга Владимировна Красько

Государственное научное учреждение Объединенный институт проблем информатики Национальной академии наук Беларуси

Email: kirill_ka@tut.by
ORCID iD: 0000-0002-4150-282X

к.т.н., ведущий научный сотрудник лаборатории биоинформатики 

Белоруссия, Минск

Список литературы

  1. Boenink R., et al. The ERA Registry Annual Report 2019: summary and age comparisons. Clin. Kidney J. 2022;15:452–72.
  2. Alper S., et al. The Comparison Of The Comorbidities Of Patients With Peritoneal Dialysis And Hemodialysis With The Charlson Comorbidity Index. J. Contempor. Med. 2023;13:258–62.
  3. Santos J., et al. Predicting 6-month mortality in incident elderly dialysis patients: a simple prognostic score. Kidney Blood Pressure Res. 2020;45:38–50.
  4. Hussain J.A., Mooney A., Russon L. Comparison of survival analysis and palliative care involvement in patients aged over 70 years choosing conservative management or renal replacement therapy in advanced chronic kidney disease. Palliativ. Med. 2013;27:829–39.
  5. Tagliente F., et al. Unplanned initiation of hemodialysis in elderly patients with chronic kidney disease: risk factors for short term mortality. Nephrology Dialysis Transplantation. 2023;38:774-75.
  6. Stirland L.E., et al. Measuring multimorbidity beyond counting diseases: systematic review of community and population studies and guide to index choice. BMJ. 2020;368.
  7. Наумова О.А., Эфрос Л.А. Распространенные методы оценки коморбидности (обзор литературы). Междунар. научно-исследовательский журн. 2022;126:56. [Naumova O.A., Efros L.A. Common methods for evaluating comorbidity (literature review). Int. Res. J. 2022;126:56 (In Russ.)].
  8. Charlson M.E., et al. A new method of classifying prognostic comorbidity in longitudinal studies: development and validation. J. Chron. Dis. 1987;40:373–83.
  9. Hsu Y.T., et al. Administrative and claims data help predict patient mortality in intensive care units by logistic regression: a nationwide database study. BioMed Res. Int. 2020;2020.
  10. Zöller B., et al. Association of short-term mortality of venous thromboembolism with family history of venous thromboembolism and Charlson comorbidity index. Thromb. Haemostas. 2019;119:48–55.
  11. Hall R.E., et al. Developing an adapted Charlson comorbidity index for ischemic stroke outcome studies. BMC. Health Serv. Res. 2019;19:1–9.
  12. Shebeshi D.S., Dolja-Gore X., Byles J. Charlson Comorbidity Index as a predictor of repeated hospital admission and mortality among older women diagnosed with cardiovascular disease. Aging Clin. Exp. Res. 2021:1–6.
  13. Armiñanzas C., et al. Role of age and comorbidities in mortality of patients with infective endocarditis. Eur. J. Internal Med. 2019;64:63-71.
  14. Murat D.A.Ş., et al. Prediction of mortality with Charlson Comorbidity Index in super-elderly patients admitted to a tertiary referral hospital. Cukurova Med. J. 2022;47:199–207.
  15. Ng Y.Y., et al. Progression in comorbidity before hemodialysis initiation is a valuable predictor of survival in incident patients. Nephrol. Dial. Transplant. 2013;28:1005–12.
  16. Rattanasompattikul M., et al. Charlson comorbidity score is a strong predictor of mortality in hemodialysis patients. Int. Urol. Nephrol. 2012;44:1813–23.
  17. Inker L.A., et al. New creatinine-and cystatin C-based equations to estimate GFR without race. New Engl. J. Med. 2021;385:1737–49.
  18. Hothorn T., Lausen B. On the exact distribution of maximally selected rank statistics. Computat. Stat. Data Analys. 2003;43:121–37.
  19. Wachterman M.W., et al. One-year mortality after dialysis initiation among older adults. JAMA. Int. Med. 2019;179:987–90.
  20. Lin Y., et al. Association between the Charlson Comorbidity Index and the risk of 30-day unplanned readmission in patients receiving maintenance dialysis. BMC. Nephrol. 2019;20:1–8.
  21. McArthur E., et al. Comparing five comorbidity indices to predict mortality in chronic kidney disease: a retrospective cohort study. Canad. J. Kidney Health Dis. 2018;5:2054358118805418.
  22. FitzGerald T.J. et al. A review of supportive care for older people with advanced chronic kidney disease. Clin. Kidney J. 2023;16:635–46.
  23. Murtagh F.E.M., et al. Supportive care: comprehensive conservative care in end-stage kidney disease. Clin. J. Am. Society Nephrol: CJASN. 2016;11:1909.
  24. Gelfand S.L., Scherer J.S., Koncicki H.M. Kidney supportive care: core curriculum 2020. Am. J. Kidney Dis. 2020;75:793–806.
  25. Курилович К.А., Комиссаров К.С., Красько О.В. Хронический диализ у пациентов пожилого и старческого возраста: выживаемость и факторы, влияющие на исход. Опыт одного центра. Клин. нефрология. 2023;1:58–64. [Kurylovich K.A., Komissarov K.S., Krasko O.V. Chronic dialysis in elderly and senile patients: survival and factors affecting outcome. Single-center experience. Clin. Nephrol. 2023;1:58–64 (In Russ.)].

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать
2. Рис. 1. Когорта исследования

Скачать (134KB)
Метаданные
3. Рис. 2. Распределение ИКЧ у пациентов >60 лет, начинающих лечение хроническим диализом

Скачать (52KB)
Метаданные
4. Рис. 3. Кумулятивная выживаемость когорты исследования

Скачать (89KB)
Метаданные

Данный сайт использует cookie-файлы

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

О куки-файлах