Istraživanje razloga za varijacije na državnom nivou u učestalosti akutne ozljede bubrega za koju je potrebna dijaliza (AKI-D) u Sjedinjenim Državama
Feb 23, 2022
Zijin Chen1,2*, Charles E. McCulloch3, Neil R. Powe4,5
Abstract
Pozadina:Postoje značajne varijacije na državnom nivou u učestalosti dijalizeakutnabubregpovreda(AKI-D). Međutim, malo se zna o razlozima ove geografske varijacije.
Metode:Nacionalna presečna ekološka studija na državnom nivou zasnovana na državnim bolničkim bazama podataka (SID) i Sistemu za nadzor faktora rizika ponašanja (BRFSS) u 2011. Analizirali smo 18 država i šest hroničnih zdravstvenih stanja (dijabetes melitus [dijabetes], hipertenzija,hroničnobubregbolest[CKD], arteriosklerotične bolesti srca [ASHD], karcinoma (isključujući rak kože) i hronične opstruktivne bolesti pluća [COPD]). Povezanost između svakog od kroničnih zdravstvenih stanja iAKI-Dincidencija je procijenjena korištenjem Pearsonove korelacije i višestruke regresije prilagođene za srednju dob, udio muškaraca i proporciju bijelaca ne-Hispanjona u svakoj državi.
Rezultati:Na državnom nivouAKI-Dincidencija se kretala od 190 do 1139 na milion stanovnika. Razlike na državnom nivou u stopama hospitalizacije s kroničnim zdravstvenim stanjima (uglavnom < 3-="" puta="" razlika="" u="" rasponu)="" bile="" su="" veće="" od="" razlika="" na="" državnom="" nivou="" u="" prevalenci="" za="" svako="" hronično="" zdravstveno="" stanje="" (uglavnom="">< 2.5-="" fold="" razlika="" u="" rasponu).="" pokazana="" je="" značajna="" korelacija="" između="" incidencije="" aki-d="" i="" prevalencije="" dijabetesa,="" ashd="" i="" copd,="" kao="" i="" između="" incidencije="" aki-d="" i="" stope="" hospitalizacije="" sa="" hipertenzijom.="" u="" regresijskim="" modelima,="" nakon="" prilagođavanja="" starosti,="" spola="" i="" rase,="" incidencija="" aki-d="" je="" bila="" povezana="" s="" prevalencijom="" i="" stopama="" hospitalizacije="" s="" pet="" kroničnih="" zdravstvenih="" stanja--dijabetesom,="">CKD, ASHD i COPD--i stope hospitalizacije s rakom.
Zaključci:Rezultati ove ekološke analize sugeriraju da varijacije na državnom nivou u incidenciji AKI-D mogu biti pod utjecajem varijacija na državnom nivou u prevalenci i stopama hospitalizacije s nekoliko hroničnih zdravstvenih stanja. Za većinu istraženih hroničnih stanja,AKI-Djače korelira sa stopama hospitalizacija sa zdravstvenim stanjem, a ne sa njihovom prevalencijom, što sugeriše da bolje strategije upravljanja bolestima koje sprečavaju hospitalizacije mogu dovesti do niže incidencijeAKI-D.
Ključne riječi:Geografska varijacija,Hroničnizdravljestanje, AKI-D, Ekološka studija
Kontakt:joanna.jia@wecistanche.com/ WhatsApp: 008618081934791
Pozadina
Zahtijeva dijalizuakutnabubregpovreda(AKI-D) je važan uzrok morbiditeta i mortaliteta kod hospitaliziranih pacijenata i povezan je s velikim opterećenjem javnog zdravlja. Nedavno smo izvijestili o značajnim geografskim varijacijama u incidenciji AKI-D u Sjedinjenim Državama [1–3] s tim da neke države imaju više od deset puta veću incidenciju od drugih. Međutim, malo se zna o razlozima ove geografske varijacije.
Pretpostavili smo da geografske varijacije u prevalenciji određenih hroničnih zdravstvenih stanja predisponiraju direktno ili indirektno zaakutnabubregpovredamože biti važan doprinos uočenoj geografskoj varijaciji u incidenci AKI-D. Kronična stanja kandidata uključuju dijabetes melitus (dijabetes), hipertenziju,hroničnobubregbolest(CKD), arteriosklerotične bolesti srca (ASHD), karcinoma i hronične opstruktivne bolesti pluća (KOPB).
Štaviše, poštoAKI-Djavlja se samo među hospitaliziranim pacijentima (pošto se akutna dijaliza ne može započeti u ambulantnim uvjetima), pretpostavili smo da je geografska varijacija u stopama hospitalizacije pacijenata s kroničnim zdravstvenim stanjima također potencijalno važna.
Da bismo istražili ove asocijacije, analizirali smo podatke iz 18 država izvedene iz dvije reprezentativne američke baze podataka — Državne baze podataka bolničkih bolesnika (SID) [4] i Sistema za nadzor faktora rizika ponašanja (BRFSS) [5].
Metode
Dizajn studija
Proveli smo nacionalnu, poprečnu, ekološku studiju među populacijama starijim od 45 godina u Sjedinjenim Državama. Ograničili smo našu studiju na odrasle starije od 45 godina jer su incidencija AKI-D i prevalencija hroničnih zdravstvenih stanja i hospitalizacija niski u mlađoj populaciji.
Određivanje varijacija na državnom nivou u prevalenciji hroničnih zdravstvenih stanja pomoću BRFSS
Na osnovu postojeće literature, odabrali smo a priori hronična zdravstvena stanja za proučavanje kao kandidate za korelaciju sa incidencijom AKI-D. Uključili smo glavne uzroke ESRD (za koje pretpostavljamo da su i glavni uzroci CKD), glavna morbidna stanja koja prate ESRD (jer mogu djelovati kao okidači akutnog nahroničnobubregbolest), i mogući faktori rizika za AKI-D iz prethodne studije [2, 6, 7]. Konkretno, prvo smo odredili četiri glavna uzroka završnog stadijuma bubrežne bolesti (ESRD) iz Sistema podataka o bubrezima Sjedinjenih Država (USRDS): dijabetes, hipertenzija, glomerulonefritis i cističnibubregbolest[6]. Zatim smo odredili prvih deset komorbidnih stanja prijavljenih među pacijentima s ESRD-om iz USRDS-a: hipertenzija, dijabetes, hronična srčana insuficijencija, arteriosklerotična bolest srca, druga srčana bolest, periferna vaskularna bolest, KOPB, cerebrovaskularni akcident/prolazni ishemijski napad (CVA/TIA), dijabetička retinopatija i maligna neoplazma [7]. Konačno smo zabilježili prvih deset dijagnostičkih kodova koji se odnose na vremenske trendove u AKI-D iz prethodne studije: šok, srčani zastoj, ventrikularna fibrilacija, septikemija, multipli mijelom, respiratorna insuficijencija, koagulacija, hemoragijski poremećaji, hipertenzija, koma stupor, oštećenje mozga, bolesti jetre i mikoze [2].
Procjene prevalencije hroničnih zdravstvenih stanja na državnom nivou dobivene su na osnovu podataka o samoizvještavanju iz BRFSS-a iz 2011. BRFSS je vodeći sistem telefonskih anketa u zemlji koji prikupljaju podatke na državnom i lokalnom nivou od stanovnika SAD u vezi sa njihovim rizična ponašanja vezana za zdravlje, hronična zdravstvena stanja i korištenje preventivnih usluga [5, 8]. Ovi podaci dolaze od učesnika u svih 50. Počevši od 2011. godine, anketa mobilnog telefona i nova metodologija za izračunavanje ponderisanih vrijednosti uključeni su kao komponente BRFSS-a [9, 10]. Budući da BRFSS istraživanje iz 2011. nije obuhvatilo sva gore navedena zdravstvena stanja, objedinili smo primarne uzroke ESRD-a, prvih deset komorbidnih stanja među pacijentima s ESRD-om i prvih deset dijagnostičkih kodova koji se odnose na vremenske trendove AKI-D u šest kroničnih zdravstvenih stanja. : dijabetes, hipertenzija, CKD, ASHD, rak (isključujući rak kože) (u daljem tekstu jednostavno "rak") i HOBP. Odabir ovih šest zdravstvenih stanja obavljen je prije izvođenja bilo kakve asocijacijske analize.
BRFSS pitanja i izbori odgovora za ovih šest hroničnih zdravstvenih stanja navedeni su u Dodatnoj tabeli 1 [11]. Kada je odgovor na svako pitanje bio "da", smatrali smo da učesnik ima ovo hronično zdravstveno stanje. Kada je odgovor bio "ne", smatrali smo da učesnik nema ovo hronično zdravstveno stanje. Za ASHD su uključena dva relevantna pitanja (u vezi sa "infarktom miokarda" i "anginom ili koronarnom bolešću srca"), a ASHD klasifikacija je zasnovana na potvrdnom odgovoru na bilo koje od njih. Odgovori su dati kao "nedostaje", "odbio" ili "ne znam/nisam siguran" zajedno čine < 3="" posto="" odgovora="" za="" sva="" stanja="" i="" klasificirani="" su="" kao="">
Određivanje varijacija na državnom nivou u incidenciji hospitaliziranog AKI-D pomoću SID-a i popisa stanovništva SAD-a
Koristili smo Državnu bolničku bazu podataka (SID) da odredimo broj hospitalizacija AKI-D [3, 4]. Zatim smo koristili podatke američkog Biroa za popis stanovništva da izračunamo učestalost AKI-D od države do države.
AKI-D je definiran kada je postojao i dijagnostički kod akutnog zatajenja bubrega (Međunarodna klasifikacija bolesti, deveta revizija, klinička modifikacija [ICD- 9] kodovi 584.5, 584.6, 584.7, 584.8 ili 584.9) i dijaliza kod (39.95, V45.11, V45.12, V56.0 ili V56.2) bez istovremenih kodova stvaranja ili revizije arteriovenske fistule (39.27, 39.42, 39.43 ili 39.93) [1, 3, 12 , 13]. Prethodne studije su pokazale da je ovaj algoritam proizveo veću ili jednaku 90 posto osjetljivosti, specifične, pozitivne i negativne prediktivne vrijednosti [1, 3, 12, 13].
Zbog troškova, kupili smo samo 25 od 30 SID dostupnih 2011: Arizona (AZ), Arkanzas (AR), Kalifornija (CA), Kolorado (CO), Florida (FL), Ajova (IA), Kentaki ( KY), Massachusetts (MA), Maryland (MD), Maine (ME), Michigan (MI), Mississippi (MS), Sjeverna Karolina (NC), Nebraska (NE), New Jersey (NJ), New Mexico (NM) , New York (NY), Nevada (NE), Oregon (OR), Rhode Island (RI), Južna Karolina (SC), Utah (UT), Vermont (VT), Washington (WA) i West Virginia (WV) (Dopunska slika 1) [3].
Devetnaest SID baza podataka prijavilo je > 15 dijagnostičkih kodova. Ni u jednoj od ovih 19 država više od četvrtine hospitalizacija nije imalo >15 dijagnostičkih kodova. 19 (nepreklapajućih) SID baza podataka prijavljeno > 6 proceduralnih kodova. Ni u jednoj od ovih 19 država više od desetine hospitalizacija nije imalo > 6 šifri procedura [3]
U našu primarnu analizu, kako bismo smanjili pristrasnost utvrđivanja, nismo uključili SID baze podataka s manje od 15 dijagnostičkih kodova (ME, NE) i analizirali smo samo prvih 15 dijagnostičkih kodova navedenih za svaku hospitalizaciju (dopunska slika 1). Također smo analizirali samo prvih 6 proceduralnih kodova u našoj primarnoj analizi (sva stanja su imala barem ovaj broj proceduralnih kodova) [3].
Brojali smo AKI-D hospitalizacije sa dijagnozom ESRD (585,6) na otpustu, ali ne i na prijemu. Naša primarna analiza nije uključivala stanja (CO, MS, NC, UT, WV) u kojima nismo mogli reći da li je ESRD dijagnoza prijema ili otpustna dijagnoza [ili oboje]) (dodatna slika 1) [3].
Naša primarna analiza je stoga zasnovana na 18 država (AZ, AR, CA, FL, IA, KY, MA, MD, MN, NJ, NM, NY, NV, OR, RI, SC, VT, WA) (dodatna slika 1 ) [3]. U analizama osjetljivosti koristili smo podatke iz svih 25 država.
Ovdje smo analizirali samo do 9 dijagnostičkih kodova i do 6 kodova procedura za svako stanje kako bismo smanjili pristranost utvrđivanja (sve države su prijavile najmanje 9 dijagnostičkih kodova i 6 kodova procedura) i isključili sve hospitalizacije koje sadrže dijagnostički kod za ESRD ( 585.6) budući da za pet stanja (CO, MS, NC, UT i WV) nismo mogli reći da li je ova dijagnoza već bila prisutna pri prijemu [3].
Određivanje varijacija na državnom nivou u stopama hospitalizacije sa svakim od hroničnih zdravstvenih stanja iz SID, BRFSS i popisa stanovništva SAD-a
Identifikovali smo i sastavili otpuste iz bolnice u vezi sa svakim hroničnim zdravstvenim stanjem i izračunali stope koristeći procenjene populacije pacijenata na državnom nivou. Pretpostavili smo da na stopu hospitalizacije sa svakim kroničnim zdravstvenim stanjem mogu utjecati pacijenti s tim kroničnim zdravstvenim stanjem koji su imali težu bolest ili komplikacije koje je trebalo liječiti u bolnici.
Konkretno, koristili smo softver za kliničke klasifikacije (CCS) u SID-u koji sažima > 14,000 standardiziranih dijagnostičkih kodova u Međunarodnoj klasifikaciji bolesti-Deveta revizija-klinička modifikacija (ICD-9- CM) u manji broj klinički značajnih kategorija [3]. Svako od šest hroničnih zdravstvenih stanja od interesa mapirano je na sljedeće CCS dijagnostičke kodove: dijabetes (CCS dijagnostički kod 49, 50), hipertenzija (CCS dijagnostički kod 98, 99), CKD (CCS dijagnostički kod 156, 158), ASHD (CCS dijagnostički kod 100, 101,102), rak (CCS dijagnostički kod 11–21 i 24–43) i COPD (CCS dijagnostički kod 127).
Statističke metode
Incidencije AKI-D na državnom nivou izražene su kao na milion stanovnika (pmp) kao što je prethodno opisano [3, 12, 14]. Izračunali smo zbirnu razliku za ovo dijeljenjem najveće uočene incidencije AKI-D na državnom nivou sa najnižom uočenom incidencom AKI-D na nivou države. Klasificiramo države u niske/srednje/visoke nivoe incidencije AKI-D kako bismo prikazali regionalne varijacije na mapi SAD-a
Izračunali smo procjenu prevalencije hroničnog stanja iz BRFSS-a i rezidentnog stanovništva iz Biroa za popis stanovništva SAD 2011. [15]. Izračunali smo stopu hospitalizacija sa svakim hroničnim zdravstvenim stanjem na 1000 stanovnika kao broj hospitalizacija / (prevalencija hroničnog stanja * rezidentna populacija) * 1000. Razlike u preklopu za njih su također izračunate uzimajući najviše u odnosu na najniže uočene vrijednosti. (Sve stope incidenata su godišnje.)
Da bismo dobili procjene prevalencije i pridruženih intervala pouzdanosti (CI), koristili smo složen dizajn istraživanja uzorka koji specificira slojeve, klastere i težine uzorka za kombinovane podatke fiksnog telefona i mobilnog telefona ("STSTR" je korišten za stratume, "{{0} }PSU" za klastere i "_LLCPWT" za težine uzorkovanja) [16].
Pearsonovi koeficijenti korelacije korišteni su za određivanje i) korelacije na državnom nivou između prevalencije svakog kroničnog zdravstvenog stanja i incidencije AKI-D, i ii) korelacije na državnom nivou između stope hospitalizacije sa svakim kroničnim zdravstvenim stanjem i AKI-D incidencija.
Urađena je linearna regresiona analiza kako bi se odredila povezanost na državnom nivou između prevalencije ili stope hospitalizacije sa svakim hroničnim zdravstvenim stanjem i incidencije AKI-D, prilagođavajući se za srednju dob, udio muškaraca i udio bijelaca koji nisu latinoamerikanci u svakoj državi. Veličina procjena parametara i p-vrijednosti iz modela linearne regresije korišteni su da se procijeni koje je kronično zdravstveno stanje moglo imati najveći utjecaj na incidencu AKI-D. Također smo uporedili prilagođene vrijednosti R-kvadrata u različitim modelima za svako kronično zdravstveno stanje kako bismo procijenili da li razlike u prevalenci ili stopi hospitalizacije s nekim kroničnim zdravstvenim stanjima mogu potencijalno objasniti više uočenih varijacija na nivou države u incidenci AKI-D.
U svim regresijskim modelima proveravali smo pretpostavku linearnosti. Ako se odnos između izloženosti od interesa i ishoda čini nelinearnim, dodali smo kvadratni pojam u model i grafički prikazali naše rezultate.
Kao negativnu kontrolu, ispitali smo rak kože kao kronično zdravstveno stanje za koje smo pretpostavili da neće imati nikakvu korelaciju ili povezanost s incidencijom AKI-D. Informacije o karcinomu kože također su zasnovane na samoprocjeni u BRFSS (dodatna tabela 1) i koristili smo CCS dijagnostički kod 22, 23 u SID-u.
Podaci su analizirani pomoću STATA verzije 14.1 (Stata Corp., College Station, TX) i nezavisno verifikovani od strane zasebnog analitičara koristeći SAS verziju 9.4 (SAS Institute Inc., Cary, NC).
Rezultati
Demografske karakteristike ispitanika BRFSS i pacijenata koji su bili hospitalizirani AKI-D prikazani su u Tabeli 1 (podela na nivou države u Dodatnoj tabeli 2 i Dodatnoj tabeli 3). Pojedinci sa AKI-D hospitalizacijama su vjerojatnije bili stariji, muškarci i crnci koji nisu latinoamerikanci nego ispitanici BRFSS.
Incidencija hospitalizovanih AKI-D
Identifikovali smo 34.122 hospitalizacije sa AKI-D u SID od 18 država. Incidencija AKI-D na državnom nivou značajno je varirala (Slika 1), u rasponu od 190 do 1139 pm (60- puta razlika) (Dopunska tabela 2).
Prevalencija hroničnih zdravstvenih stanja
Studija je uključila 188.997 učesnika iz BRFSS među pojedincima starim od 45 godina ili starijim u 18 država (ponderisana veličina populacije=57,396,000). Procijenjena prevalencija šest hroničnih zdravstvenih stanja od interesa varirala je od države do države (dodatne tabele 4-9). Za dijabetes, raspon prevalencije na državnom nivou bio je 11,9 do 18,4 posto (15-struka razlika), za hipertenziju 42,1 do 54,1 posto (1.3-struka razlika), za CKD 2,4 do 5,9 posto (2.5- puta razlika), za ASHD 9,3 do 15,8 posto (1.7- puta razlika), za rak 9,1 do 11,9 posto (1.3- puta razlika) i za HOBP 6,3 do 13,5 posto (2.1-razlika od 2{45}).
Stope hospitalizacije za svako od hroničnih zdravstvenih stanja
U poređenju sa varijacijama na nivou države u prevalenciji bolesti, postojala je veća varijacija od države do države u stopi hospitalizacije sa hroničnim zdravstvenim stanjima (npr. upoređivanje struk-razlike od najvišeg do najnižeg stanja). Naime, stope hospitalizacije sa dijabetesom kretale su se od 252 do 438 na 1000 pacijenata (17-struka razlika), dok se stopa hospitalizacije sa hipertenzijom kretala od 153 do 278 na 1000 pacijenata (1.8-puta razlika) , to sa CKD 360 do 1144 na 1000 pacijenata (3.2-razlika), to sa ASHD 289 do 547 na 1000 pacijenata (1.9- puta razlika), ono sa karcinomom od 197 do 384 na 1000 pacijenata (1.9-struka razlika), a kod HOBP-a od 213 do 473 na 1000 pacijenata (22-razlika od 2{33}).
Imajte na umu da je 6-razlika u rasponu od 6-struke razlike u incidenciji AKI-D među državama (1139/190 pmp) veća od varijacije na nivou države u prevalenciji hroničnog zdravstvenog stanja (uglavnom < 2.5-razlika u rasponu ) ili varijacije na državnom nivou u stopi hospitalizacije hroničnog zdravstvenog stanja (uglavnom < 3- puta razlika u rasponu).
Korelacija na državnom nivou između prevalencije svakog kroničnog zdravstvenog stanja i incidencije AKI-D
Na državnom nivou, pokazana je značajna korelacija između incidencije AKI-D i prevalencije dijabetesa (r=0.56; p=0.01, slika 2a), ASHD (r {{7 }}.56; p=0.01, Fig.
2b), i COPD (r=0.55; p=0.02, slika 2c). Nije zabilježena značajna korelacija na državnom nivou između incidencije AKI-D i prevalencije hipertenzije (r=0.35; p=0.15), CKD (r=0.36; p=0.14, slika 2d) i rak (r=0.06; p=0.82).
Korelacija na državnom nivou između stope hospitalizacije sa svakim hroničnim zdravstvenim stanjem i incidencije AKI-D Značajna korelacija je također prikazana između incidencije AKI-D i stope hospitalizacije sa hipertenzijom (r=0.51; p {{5 }}.03, sl. 2e). Nije prikazana značajna korelacija za stope hospitalizacije sa dijabetesom (r=0.27; p=0.27), CKD (r=0.03; p=0.91 , slika 2f), ASHD (r=0.17; p=0.49), rak (r=0.23; p=0.37) i HOBP (r=0.13; p=0.60).
Povezanost između prevalencije i/ili stope stope hospitalizacije sa svakim hroničnim zdravstvenim stanjem i incidencije AKI-D linearnom regresijom.
Nakon kontrole razlika na nivou države u dobi, spolu i udjelu bijelaca koji nisu latinoamerički, države s većom prevalencijom dijabetesa, hipertenzije, ASHD i COPD imale su veću incidencu AKI-D (Tabela 2). Na primjer, za svaki 1 posto veću prevalenciju dijabetesa u državi, procijenili smo da postoji 70,5 (95 posto CI: 14,6–126,3) pmp veća incidencija AKI-D u državi.
Također smo otkrili da su države s većom stopom hospitalizacije s bilo kojim od šest odabranih hroničnih zdravstvenih stanja imale veću incidencu AKI-D (sa CKD-om koji je granični/sa najslabijom povezanosti). Općenito, ovi odnosi su adekvatno obuhvaćeni linearnim modelom. Na primjer, za svaki 1 na 1000 veću stopu hospitalizacije s dijabetesom, procijenili smo da postoji 3,0 (95 posto CI: 1,8–4,1) pmp viša incidencija AKI-D u državi. Što se tiče raka, države sa većom stopom hospitalizacije takođe su imale veću incidencu AKI-D, ali povezanost nije bila linearna i preciznije je prikazana grafički na slici 3a.
Uočili smo da su za većinu hroničnih stanja, modeli sa stopom hospitalizacije kao glavnom izloženošću imali viši prilagođeni R2 od modela sa prevalencijom bolesti kao glavnom izloženošću (Tabela 2). Na primjer, prilagođeni R2 je bio 0,350 za prevalenciju dijabetesa, ali prilagođeni R2 je bio 0,780 za stopu hospitalizacije dijabetesa.
Kada su i prevalencija i stopa hospitalizacije sa svakim hroničnim stanjem unesene u model linearne regresije, prilagođene vrijednosti R2 su se još više povećale (Tabela 2). Prevalencija pet od šest hroničnih zdravstvenih stanja (prevalencija karcinoma nije statistički značajna) i stopa hospitalizacije sa svih šest bolesti bila je značajno povezana s incidencijom AKI-D u pozitivnom smjeru (tj. veća incidenca AKI-D u državama). sa većom prevalencom hroničnog zdravstvenog stanja ili stopom hospitalizacije). Za stopu hospitalizacije raka, povezanost opet nije bila linearna i preciznije je grafički prikazana na slici 3b.
Što se tiče naše negativne kontrole, otkrili smo da prevalencija raka kože i stopa hospitalizacije (dopunska tabela 10) nisu u korelaciji sa incidencijom AKI-D (tabela 2).
Analiza osjetljivosti
U analizama osjetljivosti koristeći podatke iz 25 država (38.922 AKI-D hospitalizacije iz SID-a (dodatna slika 2) i 200,936 opservacija [ponderisana veličina populacije=67,096,000] iz BRFSS), uočili smo slične rezultate u korelacionim analizama. U regresijskim modelima dobijamo slične rezultate koje možemo očekivati za prevalenciju raka. Prevalencija raka je i dalje bila značajan faktor za incidenciju AKI-D nakon nekoliko prilagođavanja (koeficijent=154.6, 95 posto CI 55,6–253,7; p < 0,01)="" (dodatna="" tabela="" 11,="" dodatna="" slika="">
Diskusija
Epidemiološke studije bolesti bubrega uglavnom su se fokusirale na ESRD [17] i CKD [18]. Manje studija se fokusiralo na AKI, a još manje na geografske varijacije u učestalosti AKI. Nedavno smo izvijestili da postoji velika razlika između stanja u incidenciji AKI-D [3, 14]. Sadašnja studija je prvi pokušaj, prema našim saznanjima, da se ispitaju faktori povezani sa tom varijacijom.
U ovoj nacionalnoj, poprečnoj, ekološkoj studiji, otkrili smo da su varijacije na državnom nivou u incidenci AKI-D u korelaciji sa varijacijama na državnom nivou u prevalenci i varijacijama na državnom nivou u stopi hospitalizacije za nekoliko hroničnih zdravstvenih stanja. Ovi nalazi sugeriraju da geografska distribucija dijabetesa, hipertenzije, CKD, ASHD i KOPB (i možda raka) može utjecati na geografsku distribuciju AKI-D.
Priznajemo da se čvrsti zaključci ne mogu donijeti ekološkim studijama i da korelacija nije uzročna veza. Ali, vjerujemo da je vrlo uvjerljivo da su varijacije na državnom nivou u ovim kroničnim zdravstvenim stanjima patofiziološki relevantne jer se zna da su to faktori rizika za AKI. Na primjer, dijabetes je prepoznat kao faktor rizika za nefromatiju povezane s kontrastom i druge oblike AKI-D [19, 20]. Hipertenzija, uobičajena kod odraslih, povezana je s AKI [21, 22]. CKD je usko povezana sa AKI, a težina CKD je povezana sa progresivno većim rizikom od AKI [23, 24]. AKI je čest kod pacijenata sa ADHD-om koji su bili podvrgnuti operaciji grafta koronarne arterije [25] ili perkutanoj koronarnoj intervenciji [26]. Pacijenti sa HOBP-om imaju povećanu incidencu bakterijemije, što vjerovatno odražava veću ranjivost na dobijanje teških infekcija [27, 28], a ova veća prevalencija septikemije povezane s infekcijom respiratornog trakta može povećati broj epizoda AKI-D. AKI-D može biti povezan sa karcinomom zbog intrinzičnih bubrežnih faktora, postrenalnih faktora i hemoterapeutskih agenasa, koji se mogu pojačati u stacionarnom okruženju. Vjerujemo da su naši zaključci ojačani nalazima o raku kože, našoj negativnoj kontroli (koja je također odabrana a priori). Pretpostavili smo da su varijacije na državnom nivou u prevalenci raka kože i
stopa hospitalizacije ne bi trebala korelirati ili biti povezana s AKI-D na državnom nivou jer rak kože nije poznati faktor rizika za AKI. Ovo smo zaista primetili. Dakle, ovo pruža izvjesnu sigurnost u pogledu specifičnosti uočenih povezanosti na državnom nivou između 6 odabranih hroničnih zdravstvenih stanja i AKI-D.
Vjerujemo da je potencijalno važno zapažanje da su razlike na državnom nivou u stopama hospitalizacije s hroničnim zdravstvenim stanjima (npr. do 32-struka razlika u rasponu) bile veće od razlike na državnom nivou u prevalenci za svako hronično zdravstveno stanje (npr. do 2.5-razlika u rasponu). Nadalje, kao što je navedeno, za većinu hroničnih stanja, prilagođeni R2 je bio veći u modelima sa stopom hospitalizacije kao glavnom izloženošću u odnosu na modele sa prevalencijom bolesti kao glavnom izloženošću, što je u skladu s hipotezom da stope hospitalizacije sa hronična zdravstvena stanja su uticajnija od stope prevalencije u zajednici u objašnjavanju varijacija na državnom nivou u incidenciji AKI-D. Budući da je vjerojatnije da će pacijenti sa loše kontroliranim kroničnim zdravstvenim stanjima vjerojatnije biti primljeni, ovi rezultati naglašavaju mogućnost da bi poboljšano liječenje kroničnih zdravstvenih stanja moglo smanjiti epizode AKI-D. Naša studija potencijalno identifikuje koje bi države imale najviše koristi u smislu ovih strategija prevencije. Sve u svemu, intenzivni programi edukacije pacijenata za poboljšanje samokontrole hroničnih stanja i veština i ponuda nefrologa (kao što su endokrinolozi, kardiolozi, pulmolozi i primarni lekari) mogu biti važni faktori koji se mogu promeniti za smanjenje opterećenja AKI-D bolesti.
Naša studija je ojačana obuhvatanjem više država širom nacije. Koliko znamo, BRFSS je jedini sveobuhvatni skup podataka na državnom nivou koji je dostupan u vezi sa hroničnim zdravstvenim stanjima od interesa. Prethodne studije su objavile da se podaci BRFSS-a u velikoj mjeri slažu s podacima iz drugih nacionalnih istraživanja [29–31]. Kao veliko poboljšanje BRFSS-a iz 2011. godine, uključivanje podataka ankete učesnika koji koriste mobilne telefone pored podataka prikupljenih putem fiksnih telefona povećalo je reprezentativnost i tačnost [32]. Što se tiče definisanja incidencije AKI-D, uhvatili smo slučajeve AKI-D koristeći najbolje validirani skup ICD-9-CM dijagnostičkih i proceduralnih kodova [3, 12–14].
Međutim, prepoznajemo niz ograničenja. Zbog ograničenja u podacima SID-a, nismo imali podatke za svih 50 država. Stoga se naši rezultati možda neće generalizirati na cijelu zemlju. Nedostajali su nam klinički podaci (kao što su nivoi kreatinina ili glukoze u krvi, liječnička dokumentacija o istoriji bolesti ili fizički pregled kao što je indeks tjelesne mase, propisani lijekovi) da bismo uhvatili AKI-D i kronična zdravstvena stanja i to može dovesti do pristranosti u našim procjenama snage udruženja.
Identifikovali smo svako zdravstveno stanje pomoću dijagnostičkih kodova i tako nismo bili u mogućnosti da uhvatimo težinu bolesti. Nismo bili u mogućnosti kvantificirati bilo kakva već postojeća smanjenja brzine glomerularne filtracije za one pacijente koji su razvili AKI-D. Postojali su i drugi faktori koji mogu doprinijeti incidenciji AKI-D (kao što su varijacije na državnom nivou u ekonomskom statusu, medicinske i socijalne usluge, kombinacija akademskih i neakademskih bolnica, broj kreveta u jedinicama intenzivne njege) koje nismo imaju dostupne informacije za prilagođavanje. Nismo bili u mogućnosti da objasnimo bilo kakve potencijalne razlike u pragu za iniciranje dijalize ili smrti kod kuće kao konkurentskog događaja koji može varirati regionalno. Vjerovatno zbog oslanjanja na samoizvještavanje pacijenata, populacijska prevalencija CKD prema BRFSS je mnogo niža od populacijske prevalencije CKD definirane korištenjem biohemijskih markera iz Nacionalnog istraživanja zdravlja i ishrane (NHAN ES) [33, 34]. Ova pogrešna klasifikacija također može objasniti zašto nismo vidjeli jače korelacije između incidencije AKI-D i prevalencije CKD ili incidencije AKI-D i stope hospitalizacije sa CKD u neprilagođenim analizama, uprkos tome što je CKD vrlo jak faktor rizika za AKI. Osim toga, BRFSS ne uključuje one koji žive u staračkim domovima ili drugim ustanovama i oslanja se na to da su ispitanici fizički i mentalno sposobni da odgovore na anketu. Stoga su ljudi s teškim komorbiditetom nedovoljno zastupljeni. Dizajn presjeka i ekološke studije značio je da nismo imali podatke na individualnom nivou da bismo napravili jači zaključak.
Cistanche deserticola sprečavaakutnabubregpovreda, kliknite ovdje da dobijete uzorak
Zaključak
Postoje značajne varijacije na državnom nivou u učestalosti dijalizeakutnabubregpovreda(AKI-D). Incidencija AKI-D bila je povezana sa prevalencijom i stopama hospitalizacije sa pet hroničnih zdravstvenih stanja--dijabetes, hipertenzija, CKD, ASHD i COPD--i stopama hospitalizacije sa rakom. Vjerujemo da su naši rezultati provokativni i bacaju svjetlo na potencijalne razloge za geografske varijacije u incidenciji AKI-D. Naši rezultati, ako ih drugi ponove, sugeriraju da mjere koje smanjuju hospitalizaciju pacijenata s kroničnim zdravstvenim stanjima mogu dovesti do niže incidencije AKI-D.
Reference
1. Hsu RK, McCulloch CE, Ku E, Dudley RA, Hsu CY. Regionalne varijacije u incidenciji AKI-a za koje je potrebna dijaliza u Sjedinjenim Državama. Clin J Am Soc Nephrol. 2013;8(9):1476–81.
2. Hsu RK, McCulloch CE, Heung M, et al. Istraživanje potencijalnih razloga za vremenski trend u AKI-u koji zahtijeva dijalizu u Sjedinjenim Državama. Clin J Am Soc Nephrol. 2016;11(1):14–20.
3. Chen Z, Lee BJ, McCulloch CE, et al. Odnos između akutne ozljede bubrega koja zahtijeva dijalizu i oporavka od završnog stadijuma bubrežne bolesti: nacionalna studija. BMC Nephrol. 2019;20(1):342.
4. Državne bolničke baze podataka HCUP-a (SID). Projekat troškova i korištenja zdravstvene zaštite (HCUP). Rockville: Agencija za istraživanje i kvalitet zdravstvene zaštite; 2005-2009. www.hcup-us.ahrq.gov/sidoverview.jsp. Pristupljeno 14. septembra 2018.
5. CDC BRFSS. https://www.cdc.gov/brfss/index.html. Pristupljeno 1. oktobra 2018.
6.2017 Godišnji izvještaj o podacima Referentne tabele. Svezak 2 ESRD Tabela B Prevalencija. https://www.usrds.org/2017/ref/ESRD_Ref_B_Prevalencija_2017. xlsx. Pristupljeno 3. oktobra 2018.
7.2017 Godišnji izvještaj o podacima Referentne tabele. Svezak 2 ESRD Tabela C Karakteristike pacijenata. https://www.usrds.org/2017/ref/ESRD_Ref_C_PatientChars_2 017. xlsx. Pristupljeno 3. oktobra 2018.
8. Pregled BRFSS 2011. https://www.cdc.gov/brfss/annual_data/2011/pdf/ overview_11.pdf. Pristupljeno 1. oktobra 2018.
9. Centri za bolesti C, Prevencija. Metodološke promjene u sistemu praćenja faktora rizika ponašanja u 2011. godini i potencijalni efekti na procjene prevalencije. MMWR Morb Mortal Wkly Rep. 2012;61(22):410–3.
10. Na prvi pogled: Provođenje Sistema za nadzor faktora rizika ponašanja (BRFSS) iz 2011. godine. https://www-cdc-gov.ucsf.idm.oclc.org/brfss/pdf/238974_ BRFSS-AAG.pdf. Pristupljeno 1. oktobra 2018.
11.2011 BRFSS Upitnici. https://www.cdc.gov/brfss/questionnaires/pdf-ques/2011brfss.pdf. Pristupljeno 1. oktobra 2018.
12. Hsu RK, McCulloch CE, Dudley RA, Lo LJ, Hsu CY. Vremenske promjene u učestalosti AKI-ja za koje je potrebna dijaliza. J Am Soc Nephrol. 2013;24(1):37–42.
13. Waikar SS, Wald R, Chertow GM, et al. Važenje međunarodne klasifikacije bolesti, deveta revizija, kliničke modifikacije kodova za akutno zatajenje bubrega. J Am Soc Nephrol. 2006;17(6):1688–94.
14. Chen Z, Lee BJ, McCulloch CE, et al. Veza između akutne ozljede bubrega koja zahtijeva dijalizu i oporavka od završnog stadijuma bubrežne bolesti: nacionalna studija; 2019.
15. Godišnje procjene rezidentnog stanovništva prema spolu, rasi i latinoameričkom poreklu za Sjedinjene Države, Države i okruge: 1. travnja 2010. do 1. srpnja 2017. Izvor: US Census Bureau, Population Division Datum objave: jun 2018.
16. BRFSS uputstvo za upotrebu. https://www.cdc.gov/brfss/data_documentation/pdf/ UserguideJune2013.pdf. Pristupljeno 11. jula 2019.
17. Godišnji izvještaj o podacima USRDS 2018. https://www.usrds.org/adr.aspx. Pristupljeno 11. jula 2019.
18. Murphy D, McCulloch CE, Lin F, et al. Trendovi prevalencije kronične bolesti bubrega u Sjedinjenim Državama. Ann Intern Med. 2016;165(7):473–81.
19. Parfrey PS, Griffiths SM, Barrett BJ, et al. Zatajenje bubrega uzrokovano kontrastnim materijalom kod pacijenata sa dijabetes melitusom, bubrežnom insuficijencijom ili oboje. Prospektivna kontrolisana studija. N Engl J Med. 1989;320(3):143–9.
20. Hsu CY, Ordonez JD, Chertow GM, Fan D, McCulloch CE, Go AS. Rizik od akutnog zatajenja bubrega kod pacijenata s kroničnom bubrežnom bolešću. Kidney Int. 2008; 74(1):101–7.
