Nezavisna eksterna validacija i poređenje modela predviđanja smrti i terapije zamjene bubrega u naprednoj CKD

SAŽETAK

1. Obrazloženje i cilj

Jednačina rizika od bubrežne insuficijencije (KFRE) se široko koristi za predviđanje rizika od početka nadomjesne terapije bubrega (KRT) u stadijima hronične bubrežne bolesti (CKD) G3-G5. Novi Grams kalkulator razvijen za naprednu CKD (faza G4 plus) predviđa početak KRT, kardiovaskularne događaje i smrt jedinstvenim uključivanjem konkurentnog rizika od smrti. Cilj nam je bio da potvrdimo ovaj alat u fazi G4 plus kohorte za smrt i KRT.

2. Dizajn studija

Retrospektivna kohortna studija.

3. Postavka i učesnici

442 pacijenta sa stadijumom CKD G4 plus (srednja ± SD starost, 73 ± 12 godina; srednja ± SD procenjena brzina glomerularne filtracije, 20 ± 6,2 mL/min/1,73 m2) koji su posetili multidisciplinarnu kliniku za hroničnu bubuljicu u Kingstonu, Centar zdravstvenih nauka u Ontariju Kanada. Ishodi i analitički pristup: Diskriminacija i kalibracija su ispitani za ishod smrti koristeći 2- i 4-godišnju gram skor. 2- i 5- godina KFRE i 2- i 4- godina Grams rezultati su upoređeni u smislu diskriminacije i kalibracije za KRT.

4. Rezultati

Bilo je 91, 161 i 2{{10}}6 smrtnih slučajeva i 90, 145 i 159 KRT događaja u našoj kohorti sa 2, 4 i 5 godina, respektivno. Gramsov model je pokazao skromnu diskriminaciju za smrt nakon 4 godine (površina ispod krive [AUC] {{20}}.70; 95 posto CI, 0.{{14 }}.75) i lošiji učinak nakon 2 godine (AUC, 0.63; 95 posto CI, 0.57-0.70). Samo je prepredvidjela smrt za otprilike 10 posto u većini predviđenog raspona. Oba modela su imala sličnu diskriminaciju za KRT nakon 2 godine (KFRE AUC, 0.83; 95 posto CI, 0.78-0.88 i Grams AUC, 0.8; 95 posto CI, 0.{{35 }}.87), 4 godine (Gramovi AUC, 0,82; 95 posto CI, 0.77-0.86), i 5 godina (KFRE AUC, 0,81; 95 posto CI, 0.{{ 49}}.85). Postojala je odlična kalibracija za KRT koristeći 2-godišnje KFRE i Grams vrijednosti za predviđene pragove rizika od manje od ili jednake 15 posto i koristeći 5-godinu KFRE i 4-godišnje gram vrijednosti za predviđeni pragovi rizika manji ili jednaki 20 posto. U višim rasponima rizika, KFRE prepredviđa, a Grams pod predviđa KRT rizik.

5. Ograničenja

Ovo je jednocentrično istraživanje s primarno bijelom kohortom ograničenom manjim veličinama uzoraka na višim rasponima predviđenih rizika, posebno za kalkulator Grams.

6. Zaključci

Gramsov model pruža umjereno precizna predviđanja smrti, a treba razmotriti njegovo uključivanje u edukaciju pacijenata i napredno planiranje njege. I Grams i KFRE modeli ostaju klinički korisni za određivanje rizika KRT-a kod uznapredovale CKD.

Kliknite ovdje da biste dobili prednosti Cistanchea za bubrege

UVOD

Hronična bolest bubrega (CKD) je povezana sa povećanim rizicima od kardiovaskularnih događaja, mortaliteta i progresivnog pada brzine glomerularne filtracije (GFR) što dovodi do zatajenja bubrega.1,2 Međutim, ishodi kod pacijenata sa CKD su prilično varijabilni. Stopa progresije i drugi ishodi variraju između pojedinaca u zavisnosti od kliničkih i demografskih faktora kao što su etiologija CKD, stepen smanjenja GFR i proteinurije, komorbidna stanja, starost, pristup zdravstvenoj zaštiti, etnička pripadnost i mnogi drugi.3 Shodno tome, Porastao je interes za integracijom alata za predviđanje rizika u kliničku praksu tako da pacijenti s niskim rizikom mogu biti pošteđeni nepotrebne anksioznosti i skupih medicinskih testiranja, dok pacijenti s visokim rizikom mogu pristupiti pravovremenim, odgovarajućim intervencijama kao što su upućivanje na nefrologiju, upis u multidisciplinarnu kliniku, i priprema za nadomjesnu terapiju bubrega (KRT).{3}}

Iako su brojni alati za predviđanje rizika razvijeni u kohortama CKD-a širom svijeta, većina njih nije bila adekvatno validirana ili široko integrirana u kliničku praksu.7 Jednačinu rizika od zatajenja bubrega (KFRE) razvili su Tangri i saradnici8 u kanadskoj populaciji (stadiji CKD-a {{ 2}}) i predstavlja najpotvrđeniji model predviđanja KRT.8-15 4-varijabilna iteracija koristi starost, spol, procijenjeni GFR (eGFR) i omjer albumin-kreatinina u urinu (ACR) za predviđanje rizika CKD faza G3-G5 napreduje do početka KRT koristeći 2-godinu i 5-godinu KFRE rezultata (KFRE-2 i KFRE-5, respektivno).8 Validacija uključujući 31 multinacionalnu kohortu sa srednjom osnovnom linijom eGFR od 46 mL/min/1,73 m2 pokazalo je da KFRE ima visoku diskriminatornu sposobnost i adekvatnu kalibraciju.16

U 2018. godini, Grams et al9 razvili su alat posebno za populaciju CKD stadijuma G4 plus (eGFR < 30 mL/min/1,73 m2) za predviđanje i vjerovatnoća i redoslijeda KRT, događaja kardiovaskularnih bolesti (CVD) i smrti u 2 i 4. godine. Ovaj alat uključuje 9 kliničkih i demografskih karakteristika za koje se ranije pokazalo da su važni prediktori ishoda u stadijumu CKD G4 plus. 17 Ovo novo oruđe, koje se jedinstveno smatra konkurentnom krajnjom tačkom smrti u svom razvoju, nije ekstenzivno eksterno potvrđeno. Nedavna studija 2 kohorte—Švedskog bubrežnog registra i Evropske studije kvaliteta—ispitala je njegovu prediktivnu sposobnost za KRT, ali ne i za drugi važan ishod smrti.14 Naša studija imala je za cilj da proceni diskriminaciju i kalibraciju ovog novog alata za smrt i KRT u nefrološki upućena CKD stadijum G4 plus kohorta i da se uporedi njen učinak sa KFRE.

Cistanche puder

METODE

1. Dizajn studije i kohorta

Izvršili smo retrospektivnu kohortnu studiju odraslih (većih od ili jednakih 18 godina) koji su barem jednom pohađali multidisciplinarnu kliniku za CKD u Kingston Health Sciences Centru u Ontariju, Kanada, 2013. godine, i koji su imali dokumentovani omjer albumin-kreatinina i eGFR < 30 mL/min/1,73 m2 prema CKDEPI (Chronic Kidney Disease Epidemiology Collaboration) jednadžbi baziranoj na kreatininu.18 2013. godine, klinika za CKD Kingston Health Sciences bila je jedina takva klinika u populaciji mačaka u regiji koja je pokrivala populaciju mačaka. 500,000 stanovnika u jugoistočnom Ontariju. Elektronski medicinski kartoni korišteni su za izdvajanje demografskih i kliničkih podataka, uključujući sistolički krvni tlak, prilikom posjeta klinici u vezi s analizom krvi, statusom pušenja, dijabetesom i anamnezom KVB (definirano kao najmanje 1 slučaj infarkta miokarda, moždanog udara ili srca neuspjeh). Odobrenje za etiku dobijeno je od Odbora za etiku istraživanja zdravstvenih nauka i pridruženih nastavnih bolnica (6004492). Informirani pristanak je odbačen jer su sve informacije o učesnicima studije deidentificirane. Naša studija prati Transparentno izvještavanje multivarijabilnog modela predviđanja za izvještavanje o modelu predviđanja individualne prognoze ili dijagnoze (TRIPOD).

2. Ishodi

Ishodi su uključivali uočene incidencije smrti za 2 i 4 godine od indeksne posjete klinici 2013. i početka KRT-a nakon 2, 4 i 5 godina. Smrt je konstatovana korišćenjem zapisa iz ureda glavnog registrara Ontarija, koji su davali datume smrti, i šifre Međunarodne klasifikacije bolesti za uzrok smrti za sve preminule pacijente.19 Kardiovaskularni događaji nisu uključeni u ovu analizu, jer nismo mogli biti uvjereni da će svi događaji biti snimljeni jer su pacijenti mogli biti primljeni u druge regionalne bolnice. Kingston Health Sciences Center, međutim, nudi jedini KRT program u našoj zdravstvenoj regiji; stoga se vjerovalo da su podaci KRT-a vrlo robusni, sa malim potencijalom za gubitak nakon praćenja. Odsustvo KVB podataka onemogućilo je analizu vremena događaja u odnosu jedan na drugi. Zbog ograničenog broja smrtnih slučajeva nakon iniciranja KRT-a, ograničili smo analizu na ukupne smrtne slučajeve neovisno o vremenu KRT-a.

3. Prediktori

Prediktori korišteni u studiji uključivali su 2-godinu i 4-godinu gramske kalkulatorne rezultate (Gram-2 i Gram-4, respektivno) za bilo koju KRT i svaku smrt i 4- varijabla KFRE-2 i KFRE-5 rezultati za KRT u vrijeme posjete indeksnoj klinici 2013. Programeri Grams modela dali su nam kod modela i koeficijente, a ovi korišteni su za generiranje naših predviđanja Grams modela. Predviđeni rizici od bilo koje smrti i bilo kakvog KRT-a, nezavisno od redosleda kojim su se dogodili, izračunati su zbrajanjem svih verovatnoća, uključujući ove ishode. Na primjer, vjerovatnoća bilo koje smrti sastojala se od zbira vjerovatnoća smrti nakon KRT, nakon KVB, nakon KRT i KVD, i samo smrti.

Cistanche tubulosa

4. Analize

Nisu nedostajali podaci za cijelu kohortu u vezi sa svim osnovnim podacima, osim etničke pripadnosti pacijenata. Tamo gdje podaci o etničkoj pripadnosti nisu bili dostupni (n=3), predviđanja Grama su generirana imputiranjem bijele rase. Za 7 pacijenata čiji su nivoi omjera albumin-kreatinin bili ispod praga detekcije, imputirali smo najniži unos modela (10 mg/g).

5. Diskriminacija

Diskriminacija opisuje sposobnost modela da odvoji one koji doživljavaju događaj od onih koji to ne doživljavaju. Ovo je procijenjeno korištenjem krivulja radne karakteristike prijemnika (ROC), procjena tačaka površine ispod krive (AUC) i intervala povjerenja od 95 posto (CI). ROC krive i AUC su generirani kako bi se procijenile diskriminativne performanse Gram modela 2- i 4- godina u predviđanju smrti. AUC su također izračunati za ishod KRT-a za modele KFRE 2- i 5- godine i Grams modele 2- i 4- godine. Poređenja AUC-a između 2 modela nakon 2 godine za uočeni rizik od KRT-a izvršena su primjenom Delong-Delong-Clarke Pearson metode.20 Interpretirali smo AUC na sljedeći način:<0.7 as poor, 0.7-0.79 as fair, 0.8-0.89 as good, and >0.9 kao odličan.21 Dodatno, Harrellovi C indeksi (HCI) su izračunati da ispitaju diskriminatorni kapacitet, uzimajući u obzir vrijeme do događaja.

6. Kalibracija

Kalibracija ispituje slaganje između predviđanja i posmatranih ishoda. Ovo je snimljeno u kalibracionim dijagramima koji su grafički upoređivali predviđene i uočene rizike smrti za 2 i 4 godine za Grams model i upoređivali 2- i 4-godinu naspram 5- godina KRT rizike za Gramsove i KFRE modeli. Grafikoni su generisani korišćenjem lokalno ponderisane dijagrame raspršenosti izglađivanjem preko predviđenih vrednosti rizika, sa dijagramima duž x-ose da bi se vizuelizovala distribucija predviđenih podataka o riziku, kao i prosečna uočena verovatnoća ishoda među grupama pacijenata definisanih decilima od predviđeni rizik. Brier rezultati, u rasponu od 0 (najprecizniji) do 1 (najmanje tačni), mjerena tačnost predviđanja.

Cistanche dodatak

DISKUSIJA

Ova studija u uznapredovaloj kohorti CKD s visokom prevalencijom dijabetesa i KVB je prva koja je eksterno potvrdila Gramsov model predviđanja i za smrt i za KRT. Otkrili smo da je Gramsov model pokazao pravednu diskriminaciju u identifikaciji pacijenata koji dožive smrt u dužem vremenskom periodu (Gram{{0}} AUC, 0.70; 95 posto CI, 0.65- 0.75) i neadekvatno se pokazao u kraćem vremenskom okviru (Gram-2 AUC, 0,63; 95 posto CI, 0.57-0,70). Ova skromna diskriminacija može, dijelom, biti zbog homogenosti naše kohorte, koja se sastojala od pacijenata sa sličnim kovarijantnim vrijednostima. Osim toga, skromni učinak za ukupni ishod smrti nije iznenađujući, budući da je smrt i dalje teško predvidjeti ishod. Pokazalo se da čak i široko korišteni alati za predviđanje mortaliteta imaju samo skromnu preciznost, uz značajnu varijabilnost u različitim kliničkim okruženjima.22 Ostajemo nesigurni zašto Grams-4 nadmašuje Grams-2 za diskriminaciju smrti.

Podaci o diskriminaciji specifični za ishod smrti nisu bili dostupni za poređenje u studiji razvoja, a naša je prva studija koja je eksterno potvrdila ovaj ishod. Gramsov model bio je prilično dobro kalibriran za ishod smrti, i iako je imao tendenciju da pretjerano predviđa smrt u većini raspona predviđanja, to je učinio samo za otprilike 10 posto. Uočene stope smrtnosti bile su veće u kohortama derivacije po Gramu (47 posto; prosječno praćenje, 3,5 godine) nego u našoj kohorti (36 posto nakon 4 godine; 47 posto nakon 5 godina). Ove razlike u osnovnim stopama opasnosti mogu, djelimično, objasniti preterano predviđanje od oko 10 posto.9 Ne možemo komentarisati razlike u karakteristikama pacijenata između 2 kohorte, jer karakteristike razvojnih kohorti nisu date.9 Sposobnost Gram{{ 13}} model za predviđanje mortaliteta s razumnom preciznošću sugerira da bi mogao imati važnu ulogu u jačanju kliničkih diskusija oko ciljeva skrbi i edukacije pacijenata.

Grams KRT modeli pokazali su dobru sposobnost diskriminacije između onih koji su započeli KRT sa 2 i 4 godine, sa AUC-om od 0.81 (95 posto CI 0.76- 0 .87) i 0.82 (95 posto CI 0.77-0.86), respektivno, koji su veoma slični onima u kohorti švedskog bubrežnog registra ({ {14}}.84 [95 posto CI, 0.83-0.85] vs {{20}.83 [95 posto CI, 0.{101} {24}}.83], respektivno).14 KFRE KRT AUC rezultati su također vrlo slični ili malo viši u studijama koje su se također fokusirale na uznapredovalu populaciju CKD (faza G4 plus).11,14,15 Diskriminacija od vremena do događaja korištenjem HCI bile su poštene do dobre, u rasponu od 0.77 do 0.8{{40}}, pri čemu je KFRE-2 imao najbolje rezultate (HCI, {{47} }.80; 95 posto CI, 0.75-0.85). Naši KFRE HCI bili su uporedivi sa onima u kohorti švedske evropske studije kvaliteta (2-godina HCI, 0,76 [95 posto CI, 0.72-0.80]; 5- godina HIC, 0,75 [ 95 posto CI, 0.72-0.79]).14

I Grams i KFRE modeli bili su na sličan način dobro kalibrirani za inicijaciju KRT uz predviđene rizike od<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 posto, što je takođe pokazano u švedskom švedskom bubrežnom registru i kohortama Evropske studije kvaliteta.14 Ovo odstupa od rezultata interne validacije Grams-a, gde je tendencija bila preterano predviđanje rizika, iako je stepen toga bio veoma varijabilne između kohorti.9 Uočene stope KRT bile su niže u Gramovoj kohorti derivacije (12 posto; prosječno praćenje, 3,5 godine) nego u našoj kohorti (33 posto na 4 godine), što vjerovatno doprinosi uočenim razlikama.9 Odsustvo sumativnih podataka o karakteristikama pacijenata u kohorti razvoja po Gramsu onemogućuje poređenje karakteristika pacijenata. Suprotno tome, KFRE modeli previše predviđaju rizike na višim pragovima. I u originalnoj multinacionalnoj KFRE studiji validacije16 iu multinacionalnoj fazi G4 plus KFRE validacijskoj studiji9, u pojedinačnim kohortama na svim nivoima rizika uočeno je i izrazito podcjenjivanje i precjenjivanje. Većina drugih studija kalibracije je također pokazala tendenciju da modeli KFRE precjenjuju rizik u uznapredovalim stadijumima CKD11,15 i CKD G3-G5.2 U kohortama Evropske studije kvaliteta i Švedskog bubrežnog registra, KFRE{{18} } je takođe precijenio rizike, iako, za razliku od sadašnje studije, KFRE-2 nije.14 Stopa KRT u razvojnoj kohorti KFRE iznosila je samo 11 posto (prosječno praćenje, 2,1 ± 2,0 godine),8 što je niža od stope KRT od 20 posto uočenih u ovoj studiji. Ovo nije iznenađujuće s obzirom na to da je naša kohorta imala napredniju CKD sa nižim eGFR i višim ACR od razvojne kohorte KFRE. Razlike u performansama modela između različitih kohorti naglašavaju važnost ekstenzivne eksterne validacije modela u nizu različitih okruženja i populacija.

Cistanche kapsule

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 posto. Ovo bi trebalo dalje istražiti u drugim populacijama pacijenata.

Na odgovarajući način se zagovara da se predviđanje rizika treba koristiti kao pomoć u obrazovanju pacijenata, donošenju kliničkih odluka i upravljanju resursima u njezi pacijenata sa CKD.4,5,23,24 U dizajnu pristupa zasnovanog na riziku kliničku njegu, performanse testova na bilo kom datom pragu, prevalenciju ishoda i potencijalne posljedice pogrešne klasifikacije na ishode pacijenata i korištenje resursa, sve to treba uzeti u obzir u kontekstu karakteristika populacije svakog centra. Koristeći diskreciju provajdera i uzimajući u obzir kliničko okruženje pojedinačnog pacijenta, ovi alati za predviđanje rizika mogu se koristiti za proširenje diskusija o prognozama. Predloženi su pragovi za nefrologiju, multidisciplinarnu njegu CKD i upućivanje na planiranje transplantacije ili fistule i koriste ih neki centri koji koriste KFRE model.5 Pacijenti ispod predloženih pragova i dalje bi zahtijevali praćenje i modifikacije faktora rizika, a oni koji napreduju mogli bi tada biti na odgovarajući način upućen. Alati i edukacija za pomoć pružaocima usluga primarne zdravstvene zaštite u liječenju pacijenata sa nižim KRT rizičnim bolestima s CKD moraju biti razvijeni i lako dostupni. Oni bi se posebno trebali fokusirati na agense koji modifikuju kardiovaskularne bolesti i bolesti bubrega, kao što su blokada renin-angiotenzin sistema i inhibitori kotransportera natrijum-glukoze{11}}. Skupi resursi potrebni za upravljanje nefrološkim klinikama, multidisciplinarnim klinikama i planiranjem KRT-a mogu se tada prikladnije dodijeliti pacijentima s većim rizikom. Predviđanja rizika u vremenskoj tački 2-godine bila bi razumnija za upućivanje na transplantaciju, KRT obrazovanje i vaskularni pristup, dok predviđanja za 4- i 5-godinu mogu biti razumnija za upućivanje na nefrologiju. Da bi se ovaj pristup zasnovan na riziku uključio u kliničko odlučivanje, predloženi pragovi moraju biti ekstenzivno eksterno potvrđeni u populacijama upućenim na opću nefrologiju i multidisciplinarnu njegu HBB.

Naša studija ima nekoliko prednosti. Uključili smo pacijente sa HBB stadijumom G4 plus koji su praćeni u jedinoj regionalnoj multidisciplinarnoj klinici za KBB, sa minimalnim gubitkom praćenja i nedostajućim podacima. Također smo jedini regionalni KRT centar; stoga je velika vjerovatnoća da su svi rezultati KRT-a uhvaćeni. Podatke o vitalnom statusu dao je glavni registrar Ontarija, ograničavajući mogućnost propuštanja smrtnih slučajeva. Naša kohorta za validaciju je slična onima u mnogim drugim objavljenim kohortama CKD i stoga je reprezentativna za populaciju u kojoj se koriste alati.9 Priznajemo nekoliko ograničenja. Prije svega, naša analiza je ograničena manjim veličinama uzoraka pri višim rasponima predviđenog rizika, posebno za kalkulator Grams. Uočeni KFRE rezultati bili su bolje raspoređeni u rasponu vjerovatnoća. Drugo, naša studija je bila jednocentrična i, slično razvojnim kohortama, imala je pretežno bijelu kohortu. Ostaje nepoznato da li se nalazi mogu ekstrapolirati na rasno različite populacije pacijenata. Osim toga, nismo imali minimalni eGFR na početku za našu kohortu; stoga smo u naš uzorak uključili pacijente koji bi se vjerovatno odlučili za konzervativnu njegu. Međutim, udio ovih pacijenata sa eGFR < 6 mL/min/1,73 m2 u našoj kohorti bio je prilično nizak ukupno (n=4; 0,9 posto). Konačno, nedostatak integrisanih elektronskih medicinskih kartona za pristup regionalnim bolničkim kartonima sprečio je procenu komponente kardiovaskularnih događaja u Grams alatu. Ovaj model nudi mogućnost predviđanja rizika od kardiovaskularnih događaja kod pacijenata sa uznapredovalom CKD, što je nedovoljno proučavano.25 Ovo ostaje važan prioritet istraživanja, dodatno naglašen time što je KVB vodeći uzrok smrtnosti (27 posto) u našoj kohorti. Konačno, razmotrili smo sve smrti zajedno umjesto da ih odvojeno ispitujemo prije i nakon inicijacije KRT-a, zbog malog broja. Potrebno je dalje proučavanje vremena smrti u većim kohortama.

Standardized Cistanche

ZAKLJUČAK

Zaključno, u našoj kohorti pacijenata sa uznapredovalom CKD i visokom prevalencijom dijabetesa i KVB, Gramsov model za smrt daje razumno tačnu procjenu rizika smrti u vremenskoj tački od 4- godine. Njegovo uključivanje u kliničku njegu, posebno u vezi sa odlukama o ciljevima njege, trebalo bi pomoći i pacijentima i njihovim zdravstvenim radnicima da steknu bolje razumijevanje vjerovatnoće ključnog zdravstvenog ishoda smrti, koja je često nedovoljno cijenjena i o kojoj se nedovoljno raspravlja. U našoj kohorti, Gramsov model potcjenjuje rizike za KRT, dok ga KFRE model precjenjuje na višim pragovima rizika. Dalje eksterne studije validacije, zajedno sa studijama uticaja koje koriste modelske pragove za kliničko odlučivanje, i dalje su potrebne da bi se potvrdila korisnost ovih modela predviđanja.

Efikasnost Cistanchisa na bubrege

Efikasnost Cistanchisa na bubrege je predmet interesovanja i istraživanja poslednjih godina. Cistanchis, također poznat kao Rou Cong Rong, je tradicionalna kineska biljka koja se naširoko koristi u tradicionalnoj medicini zbog svojih potencijalnih terapijskih učinaka na razna zdravstvena stanja, uključujući bolesti povezane s bubrezima.

Istraživanja su pokazala da Cistanchis pokazuje niz farmakoloških svojstava koja su korisna za zdravlje bubrega. Prvo, otkriveno je da posjeduje antioksidativna i protuupalna svojstva, koja pomažu u smanjenju oksidativnog stresa i upale u bubrezima. Ovo je značajno jer oksidativni stres i upala glavni doprinose razvoju i napredovanju bolesti bubrega.

Osim toga, pokazalo se da Cistanchis ima zaštitni učinak na bubrežne tubularne stanice, koje su odgovorne za filtriranje otpadnih produkata iz krvi i održavanje ravnoteže elektrolita. Promovirajući zdravlje i funkciju ovih stanica, Cistanchis pomaže poboljšanju cjelokupne funkcije bubrega.

Nadalje, Cistanchis je pokazao diuretička svojstva, koja povećavaju proizvodnju urina i promoviraju eliminaciju toksina i otpadnih proizvoda iz tijela. Povećavajući izlučivanje urina, Cistanchis pomaže u izbacivanju štetnih tvari koje se mogu akumulirati u bubrezima, čime se poboljšava zdravlje bubrega.

Sve u svemu, dokazi sugeriraju da Cistanchis može biti efikasan u promociji zdravlja bubrega i liječenju stanja povezanih s bubrezima. Međutim, potrebno je više istraživanja kako bi se u potpunosti razumjeli njegovi mehanizmi djelovanja i odredila optimalna doza i trajanje liječenja. Bez obzira na to, Cistanchis obećava kao prirodni lijek za zdravlje bubrega i zahtijeva dalje istraživanje i istraživanje.

REFERENCE

1. Konzorcij za prognozu hronične bubrežne bolesti; Matsushita K, van der Velde M, et al. Povezanost procijenjene brzine glomerularne filtracije i albuminurije sa smrtnošću od svih uzroka i kardiovaskularnim mortalitetom u općoj populacijskoj kohorti: kolaborativna meta-analiza. Lancet. 2010;375(9731):2073-2081.

2. Marks A, Fluck N, Prescott GJ, et al. Pogled u budućnost: predviđanje ishoda zamjene bubrega u velikoj kohorti zajednice s kroničnom bolešću bubrega. Transplantacija Nephrol Dial. 2015;30(9):1507-1517.

3. Go AS, Yang J, Tan TC, et al. Savremene stope i prediktori brzog napredovanja hronične bolesti bubrega kod odraslih sa i bez dijabetes melitusa. BMC Nephrol. 2018;19(1):146.

4. Farrington K, Čović A, Nistor I i dr. Smjernice za kliničku praksu o liječenju starijih pacijenata s kroničnom bubrežnom bolešću stadijuma 3b ili više (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: ocjene rizika za progresiju hronične bolesti bubrega su robusne, moćne i spremne za primjenu. Transplantacija Nephrol Dial. 2017;32(5): 748-751.

6. Eckardt KU, Bansal N, Coresh J, et al. Poboljšanje prognoze pacijenata sa ozbiljno smanjenom stopom glomerularne filtracije (CKD G4 plus): zaključci sa konferencije o kontroverzama o bolesti bubrega: poboljšanje globalnih ishoda (KDIGO). Kidney Int. 2018;93(6):1281-1292.

7. Dekker FW, Ramspek CL, van Diepen M. Con: većina kliničkih rezultata rizika je beskorisna. Transplantacija Nephrol Dial. 2017;32(5): 752-755.

8. Tangri N, Stevens LA, Griffith J, et al. Prediktivni model za progresiju hronične bolesti bubrega do zatajenja bubrega. JAMA. 2011;305(15):1553-1559.

9. Grams ME, Sang Y, Ballew SH, et al. Predviđanje vremena kliničkih ishoda kod pacijenata s kroničnom bolešću bubrega i ozbiljno smanjenom brzinom glomerularne filtracije. Kidney Int. 2018;93(6):1442-1451.

10. Lennartz CS, Pickering JW, Seiler-Mußler S, et al. Eksterna validacija jednačine rizika od zatajenja bubrega i ponovna kalibracija uz dodatak ultrazvučnih parametara. Clin J Am Soc Nephrol. 2016;11(4):609-615.

11. Peeters MJ, van Zuilen AD, van den Brand JA, et al. Validacija jednadžbe rizika od bubrežne insuficijencije kod europskih pacijenata s CKD. Transplantacija Nephrol Dial. 2013;28(7): 1773-1779.

12. Potok OA, Nguyen HA, Abdelmalek JA, Beben T, Woodell TB, Rifkin DE. Pacijenti, "nefrolozi" i predviđene procjene rizika od ESKD u poređenju sa 2-godišnjom incidencom ESKD. Clin J Am Soc Nephrol. 2019;14(2):206-212.

13. Whitlock RH, Chartier M, Komenda P, et al. Validacija jednadžbe rizika od zatajenja bubrega u Manitobi. Can J Kidney Health Dis. 2017;4:2054358117705372.

14. Ramspek CL, Evans M, Wanner C, et al. Modeli predviđanja zatajenja bubrega: sveobuhvatna studija eksterne validacije kod pacijenata sa uznapredovalom CKD. J Am Soc Nephrol. 2021;32(5): 1174-1186.

15. Hundemer GL, Tangri N, Sood MM, et al. Izvedba jednadžbe rizika od zatajenja bubrega prema etiologiji bolesti u uznapredovaloj CKD. Clin J Am Soc Nephrol. 2020;15(10):1424- 1432.

16. Tangri N, Grams ME, Levey AS, et al. Multinacionalna procjena tačnosti jednačina za predviđanje rizika od zatajenja bubrega: meta-analiza. JAMA. 2016;315(2):164-174.

17. Evans M, Grams ME, Sang Y, et al. Faktori rizika za prognozu kod pacijenata sa ozbiljno smanjenom GFR. Kidney Int Rep. 2018;3(3):625-637.

18. Levey AS, Stevens LA, Schmid CH, et al. Nova jednadžba za procjenu brzine glomerularne filtracije. Ann Intern Med. 2009;150(9):604-612.

19. Provincija Ontario. Ministarstvo vlade i potrošačkih usluga. Pristupljeno 12. avgusta 2020. https:// www.ontario.ca/page/ministry-government-and-consumer services

20. DeLong ER, DeLong DM, Clarke-Pearson DL. Poređenje područja ispod dvije ili više koreliranih krivulja radnih karakteristika prijemnika: neparametarski pristup. Biometrija. 1988;44(3):837-845.

21. Traka TG. Tumačenje dijagnostičkih testova. Pristupljeno 10. marta 2022. http://gim.unmc.edu/dxtests/Default.htm

22. Siontis GC, Tzoulaki I, Ioannidis JP. Predviđanje smrti: empirijska procjena prediktivnih alata za smrtnost. Arch Intern Med. 2011;171(19):1721-1726.

23. Bolest bubrega: Radna grupa za poboljšanje globalnih ishoda (KDIGO). KDIGO 2012 vodič za kliničku praksu za procjenu i liječenje kronične bolesti bubrega. Kidney Int. 2012;3(suppl 1):1-150.

24. Akbari A, Clase CM, Acott P, et al. Komentar Kanadskog nefrološkog društva na KDIGO smjernice kliničke prakse za evaluaciju i liječenje CKD. Am J Kidney Dis. 2015;65(2):177-205.

25. Taal MW. Hronična bolest bubrega: ka pristupu zasnovanom na riziku. Clin Med (Lond). 2016;16(suppl 6):s117-s120.

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

Odsjek za nefrologiju, Odsjek za medicinu, Queen's University, Kingston, Kanada (SJT, EAI, CAW);

Kingston General Health Research Institute, Kingston Health Sciences Center, Kingston, Kanada (PAN, AGD);

Odeljenje za nauke o javnom zdravlju, Queen's University, Kington, Kanada (PAN, AGD);

Odsjek za nefrologiju, Odsjek za medicinu, Univerzitet Ottawa, Ottawa, Kanada (AA, GLH).