ISSN 2073–4034
eISSN 2414–9128

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

З.Г. Ахмедова, Т.В. Мехтиев

1) Азербайджанский государственный институт усовершенствования врачей им. А. Алиева, Баку, Азербайджан; 2) Центральная районная больница г. Шеки, Азербайджан
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.

Ключевые слова

сахарный диабет 2 типа
диабетическая нефропатия
MDRD
CKD-EPI
микроальбуминурия
азербайджанцы

Введение

Риск развития макро- и микрососудистых осложнений СД2 определяется генетической предрасположенностью, своевременным выявлением заболевания, качеством гликемического контроля, глюкозо- и липотоксичностью, сопутствующей патологией органов-мишеней, национальным укладом жизни, определяющим пищевые традиции. Патогенез рассматриваемой нами диабетической нефропатии (ДН), распространенного микрососудистого осложнения СД2, многофакторен. В качестве причин развития хронической болезни почек (ХБП) при СД рассматриваются ДН, ишемическая (следствие стеноза почечных артерий), гипертоническая нефропатия, токсическая нефропатия и инфекция мочевых путей [1, 2].

Распространенность ДН среди пациентов с СД2 в последние десятилетия вызывает обеспокоенность систем здравоохранения всех стран мира в связи с увеличением числа пациентов с СД2, увеличением общей продолжительности жизни и длительности жизни с диагнозом СД2. Между тем ранние стадии ДН часто остаются недиагностированными, и в связи с этим выявление ДН, к сожалению, происходит неоправданно поздно [3, 4]. Современный подход к проблеме ДН предусматривает оценку диагностических показателей микроальбуминурии (МАУ), протеинурии (ПУ), нормоальбуминурии (НУ), а также скорости клубочковой фильтрации (СКФ), позволяющей классифицировать стадии хронической болезни почек (ХБП).

В настоящее время формулировка диагноза ДН основывается на определении стадии ХБП в зависимости от СКФ и клинических проявлений ДН. В клинической практике более оперативным по сравнению с инвазивными методиками считается использование расчетных показателей по формулам КГ, MDRD и CKD-EPI. Важно отметить, что и лечебная тактика, в т.ч. адекватность сахароснижающей терапии, зависит от определяемой у пациента СКФ. В ряде специальных исследований [5, 6], оценивавших точность различных формул при различных стадиях ХБП по сравнению с эталонным в различных клинических и этнических группах пациентов, показано преимущество использования в клинической практике MDRD и CKD-EPI по сравнению с формулой КГ. Указывается также на влияние этнических различий и имеющихся у пациента заболеваний, в т.ч. СД2, на точность расчетов [7–9]. Место и значение использования различных способов расчета СКФ у пациентов азербайджанской популяции остается неизученным.

Цель – сравнительная оценка информативности используемых расчетных формул оценки СКФ-КГ, MDRD, CKD-EPI у пациентов с СД2 азербайджанской популяции, выявление наиболее информативных из них для практического использования и проведение клинических параллелей между значениями СКФ при применении различных методов расчета и риском развития осложнений СД2

Материал и методы

В исследование включены 186 пациентов азербайджанской национальности (83 мужчины, 103 женщины), страдавших СД2 на фоне висцерального ожирения или избыточной массы тела. Возраст пациентов составил 55,8±7,7 года, длительность СД2 с момента установления диагноза – 5,6±3,2 года. Клинико-лабораторное обследование (гликемия натощак, креатинин, общий холестерин проведено с использованием биохимического анализатора Humastar 80 (фирма HUMAN GmbH, Германия). Выполнено антропометрическое обследование (рост, масса тела с последующим вычислением расчетных параметров – СКФ по КГ, MDRD, CKD-EPI). Для определения микроальбуминурии использован иммунохимический метод. Статистическая обработка проведена с помощью статистического пакета Statistica 6.0 для Windows. Статистически значимые различия считались значением p<0,05.

69-2.jpg (39 KB)Результаты

При параллельном расчете СКФ по формулам КГ, MDRD, CKD-EPI у пациентов (рис. 1) наибольшая положительная корреляция отмечена между расчетными значениями СКФ по формулам MDRD и CKD-EPI (0,98) по сравнению c 0,91 для KГ и MDRD и 0,90 для KГ и CKD-EPI. Характерно, что значения СКФ, рассчитанные на основе использования формулы КГ, остаются завышенными по сравнению с альтернативным расчетом. Установлено, что использование формулы CKD-EPI характеризуется как наименьшим размахом значений, так и наименьшей вариабельностью показателя СКФ.

Как известно, метод Блэнда–Альтмана является надежной оценкой меры согласованности измерений какого-либо клинического показателя по двум альтернативным расчетным формулам. В случае ДН возможность оценки реальной величины СКФ для каждого случая определяется следующими расчетными показателями: 1) полусуммой парных (ПП) значений СКФ, полученных при использовании разных формул, 2) разностью соответствующих парных показателей (РПП), 3) соответствующими стандартными отклонениями SD-ПП (для парных полусумм СКФ) и SD-РПП (для их разностей). Обработка с использованием метод Блэнда–Альтмана полученного нами массива данных об уровне СКФ, рассчитанной по формулам KГ, MDRD и CKD-EPI, подтвердила наибольшее соответствие расчетных показателей СКФ (достоверно меньший разброс данных, p<0,05) при использовании формул MDRD и CKD-EPI по сравнению с парными оценками СКФ «KГ-MDRD» и «KГ-CKD-EPI» (табл. 1). Также выявлено достоверно значимое завышение расчетных величин СКФ при использовании формулы КГ.

69-1.jpg (109 KB)

70-1.jpg (42 KB)По данным оценки рассеяния парных расчетов для СКФ-«KГ-MDRD» и СКФ «KГ-CKD-EPI» также обнаружено завышение расчетных параметров СКФ при использовании формулы KГ по сравнению с MDRD и CKD-EPI. Рассмотрение парных расчетов СКФ-MDRD и СФК-CKD-EPI подтвердило соответствие парных расчетов, за исключением диапазона СКФ>120 мл/мин/1,78 м2 и меньших значений СФК-CKD-EPI у пациентов с ХБП-1–3а (рис. 2).

«Ошибка» в стратификации стадии ХБП в зависимости от используемой расчетной формулы для СКФ представлена в табл. 2.

Выявлено, что наименьшее число несоответствий отмечено при использовании формулы CKD-EPI. Важно отметить преимущество использования формул MDRD и CKD-EPI в диапазоне значений 40–45–60 мл/мин/1,78 м2.

Установлены клинические параллели между СКФ и показателями липидного спектра, уровнем высокочувствительного С-реактивного белка (вчСРБ) (рис. 3).

Клинические параллели между расчетными параметрами СКФ по альтернативным формулам расчета и клиническими проявлениями ДН (рис. 4) подтверждают прогрессирующее снижение СКФ при выявлении клинических стадий МАУ и ПУ, в т.ч. при использовании трех альтернативных методов расчета СКФ.

70-2.jpg (90 KB)

Обсуждение

Необходимо отметить, что использование виртуальных калькуляторов расчета СКФ на эндокринологическом приеме позволяет быстро оценивать «клиническую перспективу» прогрессирования СД2 и его осложнений, а следовательно, принять правильное тактическое и стратегическое решение в рамках индивидуализированного управления СД2 у конкретного пациента [10–13]. Безусловно, прослеживается положительная корреляция между усилением выраженности альбуминурии, являющихся отражением уже имеющихся у пациента с СД2 серьезных патоморфологических изменений.

В нашем исследовании формулы CKD-EPI и MDRD для расчета СКФ у пациентов с СД2 наиболее «точные». «Расхождение» между данными формулами и формулой расчета СКФ по KG максимальное, особенно в области гиперфильтрации (рис. 1). Учитывается и субклассификация ХБП3-3а и -3b, что важно учитывать при назначении препарата первой линии сахароснижающей терапии метформина. В нашем исследовании достоверно значимых различий при использовании альтерантивных формул в зависимости от стадий ХБП-3а и -3b выявлено не было. Важно отметить, что использование формул позволяет оперативно диагностировать ДН и стратифицировать ХБП в зависимости от снижения СКФ, даже если уровень креатинина соответствует референсному диапазону.

Стратификация стадий ХБП в зависимости от выраженности альбуминурии подтвердила ожидаемый эффект снижения СКФ при прогрессировании ДН (рис. 4). Безусловно, в условиях глюкозо- и липотоксичности риск развития и прогрессирования ДП у пациентов с СД2 значительно возрастает.

Нами установлены клинические корреляции между снижением уровня СКФ, параметрами липидного спектра и уровнем вчСРП. Повышенный уровень вчСРП у пациентов с СД2 ассоциируется с прогрессированием атеросклероза [14–17]. Сочетание СД2 и висцерального ожирения способствует опосредованному ожирением повреждению почек, что объясняется эктопическим отложением жира и связанными с этим структурными и функциональными изменениями мезангиальных клеток, подоцитов и клеток тубулярных канальцев в условиях недостаточной адаптации к гиперфильтрации и альбуминурии [18–21]. Придается значение патогенетической роли дислипидемии провоспалительных изменений, свойственных ДН.

Таким образом, использование расчетных показателей СКФ – необходимый инструмент, позволяющий как своевременно диагностировать ДН, так и способствовать замедлению ее прогрессирования у пациентов с СД2.

Выводы

1. Продемонстрировано, что в клинической диабетологической практике этническим азербайджанцам с СД2 и висцеральным ожирением предпочтительно использование расчетных формул CKD-EPI и MDRD, прежде всего при значении СКФ<60 мл/мин/1,78 м2.

2. Выявлена корреляция между расчетом СКФ по альтернативным формулам и прогрессированием клинически проявлений ДН.

3. Показано, что в азербайджанской популяции у пациентов с диабетической нефропатией расчетные показатели СКФ наиболее значимо коррелируют с показателями липотоксичности и маркерами воспаления

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.ajkd.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. J Atheroscler 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

Об авторах / Для корреспонденции

Зиба-Бегим Гулам кызы Ахмедова – д.м.н., врач эндокринолог, доцент кафедры терапии с курсом эндокринологии, Азербайджанский государственный институт усовершенствования врачей им. А. Алиева, Баку, Азербайджан; e-mail: еndo.ziba@qmail.com. ORCID 0000-0002-5199-360X
Тофик Вахид оглы Мехтиев – д.м.н., заведующий эндокринологическим отделением ЦРБ г. Шеки, Азербайджан

Также по теме

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