Внешняя валидность международного метода прогнозирования клинического исхода иммуноглобулин А-нефропатии в белорусской когорте пациентов

Обложка

Цитировать

Полный текст

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

Аннотация

Цель: оценить внешнюю валидность Международного метода прогнозирования клинического исхода иммуноглобулин А-нефропатии (ИГАН) на основе независимой белорусской когорты пациентов.

Материал и методы: В исследование были включены 164 пациента с подтвержденным диагнозом ИГАН в нефрологических отделениях Минска. За период с 2010 по 2020 г. рассчитаны прогнозируемые риски клинического исхода для каждого пациента белорусской когорты. Проведена оценка эффективности дискриминации (С-индекс конкордации Харрелла, коэффициент дискриминации Ройстона-Зауэрбрея R2D и кривые Каплана–Мейера между подгруппами) и калибровки модели (калибровочный уклон).

Результаты. Международный метод показал отличную дискриминацию (С-индекс конкордации Харрелла=0,86, коэффициент R2D=60% и хорошо разделенные кривые выживаемости между пациентами подгрупп низкого и высокого рисков), удовлетворительную калибровку (калибровочный уклон>1,2) независимо от включения расовой модели.

Заключение. Исследование продемонстрировало высокую дискриминацию, удовлетворительную калибровку Международного метода прогнозирования клинического исхода ИГАН в белорусской когорте пациентов

Полный текст

Доступ закрыт

Об авторах

Кирилл Сергеевич Комиссаров

ГУ Минский научно-практический центр хирургии, трансплантологии и гематологии»; Институт повышения квалификации и переподготовки кадров здравоохранения УО Белорусский государственный медицинский университет

Автор, ответственный за переписку.
Email: kirill_ka@tut.by
ORCID iD: 0000-0002-2648-0642

к.м.н., доцент, заведующий отделом нефрологии, почечно-заместительной терапии и трансплантации почки ГУ Минский научно-практический центр хирургии, трансплантологии и гематологии

Белоруссия, Минск; Минск

Ольга Владимировна Красько

ГНУ Объединенный институт проблем информатики Национальной академии наук Беларуси

Email: olga.krasko.ok@gmail.com
ORCID iD: 0000-0002-4150-282X

к.техн.н., доцент, ведущий научный сотрудник лаборатории биоинформатики ГНУ «ОИПИ НАН Беларуси»

Белоруссия, Минск

Валерий Станиславович Пилотович

Институт повышения квалификации и переподготовки кадров здравоохранения УО Белорусский государственный медицинский университет

Email: pilotovich@mail.ru
ORCID iD: 0000-0001-8256-5889

д.м.н., профессор кафедры урологии и нефрологии Институт повышения квалификации и переподготовки кадров здравоохранения

Белоруссия, Минск

Маргарита Владимировна Дмитриева

УО Белорусский государственный медицинский университет; УЗ «Городское клиническое патологоанатомическое бюро»

Email: mvdmitieva@inbox.ru
ORCID iD: 0000-0002-2958-9424

доцент кафедры патологической анатомии

Белоруссия, Минск; Минск

Татьяна Анатольевна Летковская

УО Белорусский государственный медицинский университет

Email: taletkovskaya@mail.ru
ORCID iD: 0000-0002-9381-2985

доцент, заведующая кафедрой патологической анатомии

Белоруссия, Минск

Сергей Витальевич Прилуцкий

УЗ «Минская областная клиническая больница»

Email: 2489861@rambler.ru
ORCID iD: 0009-0004-5174-1893

врач-нефролог, заведующий отделения гемодиализа

Белоруссия, Минск

Список литературы

  1. Pattrapornpisut P., Avila-Casado C., Reich H.N. IgA Nephropathy: Core Curriculum 2021. Am. J. Kidney Dis. 2021;78(3):429–41. doi: 10.1053/j.ajkd.2021.01.024.
  2. O’Shaughnessy M.M., Hogan S.L., Thompson B.D., et al. Glomerular disease frequencies by race, sex and region: Results from the International Kidney Biopsy Survey. Nephrol. Dial. Transplant. 2018;33(4):661–9. doi: 10.1093/ndt/gfx189.
  3. Комиссаров К.С., Комиссаров К.С., Дмитриева М.В., Летковская Т.А. Гистопатологический спектр болезней почек по данным нефробиопсий, выполненных в Минске, Республика Беларусь. Клин. нефрология. 2020;12(2):26–30. [Komissarov K.S., Komissarov K.S., Dmitrieva M.V., Letkovskaja T.A. Histopathological spectrum of kidney diseases according to nephrobiopsies performed in Minsk, Republic of Belarus. Clin. Nephrol. 2020;12(2):26–30 (In Russ.)].
  4. Комиссаров К.С., Валовик О.E., Дмитриева М.В. и др. Эпидемиология первичного гломерулонефрита по данным нефробиопсий в г. Минске, Республика Беларусь. Нефрология и диализ. 2011;13(3):358. [Komissarov K.S., Valovik O.E., Dmirieva M.V., Budanova S.V., Pilotovich V.S. Epidemiology of primary glomerulonephritis on results of nephrobiosies performed Minsk, Republic Belarus. Nephrol. Dial. 2011;13(3):358 (In Russ.)].
  5. Комиссаров К.С., Краско О.В., Дмитриева М.В. и др. Иммуноглобулина А – нефропатия в белорусской когорте. Клинико-морфологические особенности, факторы, ассоциированные с неблагоприятным исходом. Клин. нефрология. 2022;3:25–33. [Komissarov K.S., Krasko O.V., Dmitrieva M.V., et al. IgA nephropathy in Belarusian cohort. Сlinical and pathological peculiarities, factors, associated with unfavorable outcome. Clin. Nephrol. 2022;3:25–33 (In Russ.)].
  6. Barbour S.J., Coppo R., Zhang H., et al. Evaluating a new international risk-prediction tool in iga nephropathy. JAMA. Intern. Med. 2019;179:942–52. doi: 10.1001/jamainternmed.2019.0600.
  7. Barbour S. Personalised risk stratification in IgAN – is it possible? Kidney Dis. 2018;4:145–6. doi: 10.1159/000492807.
  8. Levey A.S., Stevens L.A., Schmid C.H., et al. A new equation to estimate glomerular filtration rate. Ann. Intern. Med. 2009;150(9):604–12. doi: 10.7326/0003-4819-150-9-200905050-00006.
  9. Cattran D., Coppo R., Cook H., et al. The Oxford classification of IgA nephropathy: rationale, clinicopathological correlations, and classification. Kidney Int. 2009;76(5):534–45. doi: 10.1038/ki.2009.243.
  10. Trimarchi H., Barratt J., Cattran D., et al. Oxford Classification of IgA nephropathy 2016: an update from the IgA Nephropathy Classification Working Group. Kidney Int. 2017;91(5):1014–21. doi: 10.1016/j.kint.2017.02.003.
  11. Zhang Y., Guo L., Wang Z., et al. External validation of international risk-prediction models of iga nephropathy in an asian-caucasian cohort. Kidney Int. Rep. 2020;5:1753–63. doi: 10.1016/j.ekir.2020.07.036.
  12. Royston P., Altman D.G. External validation of a cox prognostic model: principles and methods. BMC. Med. Res. Methodol. 2013;13:33. doi: 10.1186/1471-2288-13-33.
  13. Royston P., Sauerbrei W. A new measure of prognostic separation in survival data. Stat. Med. 2004;23:723–48. doi: 10.1002/sim.1621.
  14. Harrell F.E., Califf R.M., Prior D.B., et al. Evaluating the yield of medical tests. J. Am. Med. Assoc. 1982;247:2543–6.
  15. Cohen J. Weighted kappa: Nominal scale agreement with provision for scaled disagreement or partial credit. Psychol. Bull. 1968;70(4):213–20. doi: 10.1037/h0026256.
  16. R Core Team. R: A Language and Environment for Statistical Computing. R Foundation for Statistical Computing, Vienna, Austria. 2023. URL https://www.R-project.org.
  17. Okonogi H., Utsunomiya Y., Miyazaki Y., et al, A predictive clinical grading system for immunoglobulin A nephropathy by combining proteinuria and estimated glomerular filtration rate. Nephron Clin. Pract. 2011;118(3):292–300. doi: 10.1159/000322613.
  18. Pesce F., Diciolla M., Binetti G., et al. Clinical decision support system for end-stage kidney disease risk estimation in IgA nephropathy patients. Nephrol. Dial. Transplant. 2016;31(1):80–6. doi: 10.1093/ndt/gfv232.
  19. Chen T., Li X., Li Y., et al. Prediction and risk stratification of kidney outcomes in IgA nephropathy. Am. J. Kidney Dis. 2019;74(3):300–9. doi: 10.1053/j.ajkd.2019.02.016.
  20. Tripepi G., Heinze G., Jager K.J., et al. Risk prediction models. Nephrol. Dial. Transplant. 2013;28(8):1975–80. doi: 10.1093/ndt/gft095.
  21. Bon G., Jullien P., Masson I., et al. Validation of the international IgA nephropathy prediction tool in a French cohort beyond 10 years after diagnosis. Nephrol. Dial. Transplant. 2023;38:2257–65. doi: 10.1093/ndt/gfad048.
  22. Papasotiriou M., Stangou M., Chlorogiannis D., et al. Validation of the international IgA nephropathy prediction tool in the Greek Registry of IgA nephropathy. Front. Med. 2022;9:article 778464. doi: 10.3389/fmed.2022.778464.
  23. Collins G.S., Ogundimu E.O., Altman D.G. Sample size considerations for the external validation of a multivariable prognostic model: A resampling study. Stat. Med. 2016;35(2):214–26. doi: 10.1002/sim.6787.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать
2. Рис. 1. Дизайн отбора пациентов для исследования

Скачать (61KB)
Метаданные
3. Рис. 2. Кривые Каплана-Мейера, указывающие вероятность выживания от первичного исхода в 4 группах на основе перцентилей линейной регрессии, где А- модель LРR-Е, а Б-модель LPR+Е.

Скачать (367KB)
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