Трудности скрининга белково-энергетической недостаточности у пациентов, получающих лечение программным гемодиализом


А.А. Яковенко, А.Ш. Румянцев, Е.А. Конюхов, В.Ю. Ряснянский, Н.А. Самохвалова

1 ФГБОУ ВО «Первый Санкт-Петербургский государственный медицинский университет им. акад. И.П. Павлова» МЗ РФ; Санкт-Петербург, Россия; 2 ФГБОУ ВО «Санкт-Петербургский государственный университет»; Санкт-Петербург, Россия; 3 ООО «УК Клиники диализа»; Казань, Россия; 4 Отделение диализа № 1 клиники им. Э.Э. Эйхвальда ФГБОУ ВО «СЗГМУ им. И.И. Мечникова» МЗ РФ; Санкт-Петербург, Россия
Введение. Разработка высокочувствительной и специфичной методики скрининга белково-энергетической недостаточности (БЭН) у пациентов, получающих лечение программным гемодиализом (ГД).
Материал и методы. Обследованы 645 пациентов, получавших лечение программным ГД, среди них 300 мужчин и 345 женщин в возрасте 56,8±12,8 года. Все больные получали лечение программным ГД в течение 8,4±5,3 года. Оценка нутриционного статуса с целью диагностики БЭН проводилась с помощью метода Минздрава России (МР) и метода, предложенного International Society of Renal Nutrition and Metabolism (ISRNM). Для скрининга БЭН использовали методики Malnutrition Universal Screening Tool (MUST), Nutritional Risk Screening (NRS), Nottingham screening tool (NST), Malnutrition Screening Tool (MST), Malnutrition-Inflammation Score (MIS).
РЕЗУЛЬТАТЫ. При диагностике БЭН методом МР методики скрининга MUST, NRS, NST, MST показали индекс точности диагноза БЭН, не превышающий 36%, индекс точности диагноза БЭН методикой MIS составил 53%. При диагностике БЭН методом ISRNM все методики скрининга показали индекс точности диагноза БЭН в диапазоне 53–61%. При диагностике БЭН методом МР методика скрининга БЭН «МЕГАСКРИН» продемонстрировала чувствительность на уровне 92%, при специфичности – 72,5%, индекс общей точности составил 0,76. В то же время при диагностике БЭН методом ISRNM методика скрининга БЭН «МЕГАСКРИН» продемонстрировала чувствительность на уровне 71%, при специфичности – 92,5%, индекс общей точности составил 0,81.
Заключение. Методика скрининга БЭН «МЕГАСКРИН» в отношении ГД-больных продемонстрировала приемлемую предсказательную ценность и может быть рекомендована к рутинному использованию при проведении скрининга БЭН у ГД-больных вне зависимости от метода диагностики БЭН в дальнейшем.

Литература


  1. Mak R.H., Ikizler A.T., Kovesdy C.P., et al. Wasting in chronic kidney disease. J. Cachexia Sarcopenia Muscle. 2011;2(1):9–25. Doi: 10.1007/s13539-011-0019-5.
  2. Ruperto M., Sánchez-Muniz F.J., Barril G. Predictors of protein-energy wasting in haemodialysis patients: a cross-sectional study. J. Hum. Nutr. Diet. 2016;29(1):38–47. Doi: 10.1111/jhn.12276.
  3. Perez Vogt B., Costa Teixeira Caramori J. Are Nutritional Composed Scoring Systems and Protein-Energy Wasting Score Associated With Mortality in Maintenance Hemodialysis Patients? J. Ren Nutr. 2016;26(3):183–189. Doi: 10.1053/j.jrn.2015.11.003.
  4. Kang S.S., Chang J.W., Park Y. Nutritional Status Predicts 10-Year Mortality in Patients with End-Stage Renal Disease on Hemodialysis. Nutrients. 2017;9(4):pii: E399. Doi:10.3390/nu9040399.
  5. Sabatino A., Regolisti G., Karupaiah T., et al. Protein-energy wasting and nutritional supplementation in patients with end-stage renal disease on hemodialysis. Clin. Nutr. 2017;36(3):663–671. Doi: 10.1016/j.clnu.2016.06.007.
  6. Ikizler T.A. A patient with CKD and poor nutritional status. Clin. J. Am. Soc. Nephrol. 2013;8(12):2174–2182.
  7. Gracia-Iguacel C., González-Parra E., Barril-Cuadrado G., et al. Defining protein-energy wasting syndrome in chronic kidney disease: prevalence and clinical implications. Nefrologia. 2014;34(4):507–519. Doi: 10.3265/Nefrologia.pre2014.
  8. Rodrigues J., Cuppari L., Campbell K.L., Avesani C.M. Nutritional assessment of elderly patients on dialysis: pitfalls and potentials for practice. Nephrol. Dial. Transplant. 2017;32(11):1780–1789. Doi: 10.1093/ndt/gfw471.
  9. Obi Y., Qader H., Kovesdy C.P., Kalantar-Zadeh K. Latest consensus and update on protein-energy wasting in chronic kidney disease. Curr. Opin. Clin. Nutr. Metab. Care. 2015;18(3):254–262. Doi: 10.1097/MCO.0000000000000171.
  10. Takahashi H., Inoue K., Shimizu K., et al. Comparison of Nutritional Risk Scores for Predicting Mortality in Japanese Chronic Hemodialysis Patients. J. Ren. Nutr. 2017;27(3):201–206. Doi: 10.1053/j.jrn.2016.12.005.
  11. Robin X., Turck N., Hainard A., et al. pROC: an open-source package for R and S+ to analyze and compare ROC curves. BMC Bioinformatics. 2011;12:77. Doi: 10.1186/1471-2105-12-77.
  12. Riegelman R.К., Rinke M.L. Studying A. Study and Testing a Test: Reading Evidence-based Health Research (6th ed.). (2013). Philadelphia: Lippinco H./William & Wilkins. 340 p.


Об авторах / Для корреспонденции


Яковенко А.А. – к.м.н., доцент кафедры нефрологии и диализа ФГБОУ ВО «Первый Санкт-Петербургский государственный медицинский университет
им. акад. И.П. Павлова» МЗ РФ; Санкт-Петербург, Россия. E-mail: leptin-rulit@mail.ru
Румянцев А.Ш. – д.м.н., профессор кафедры факультетской терапии медицинского факультета ФГБОУ ВО «Санкт-Петербургский государственный университет»; Санкт-Петербург, Россия.
Конюхов Е.А. – медицинский директор ООО «УК Клиники диализа»; Казань, Россия.
Ряснянский В.Ю. – к.м.н., заведующий отделением диализа № 1 клиники им. Э.Э. Эйхвальда ФГБОУ ВО «СЗГМУ им. И.И. Мечникова» МЗ РФ; Санкт-Петербург, Россия.
Самохвалова Н.А. – к.м.н., врач-нефролог отделения диализа № 1 клиники им. Э.Э. Эйхвальда ФГБОУ ВО «СЗГМУ им. И.И. Мечникова» МЗ РФ; Санкт-Петербург, Россия.


Похожие статьи


Бионика Медиа