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


DOI: https://dx.doi.org/10.18565/nephrology.2021.2.67-71

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: азербайджанцы, CKD-EPI, MDRD, сахарный диабет 2 типа, диабетическая нефропатия, микроальбуминурия
Полный текст статьи доступен
в "Библиотеке Врача"

Литература


  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


Похожие статьи

К содержанию номера

Бионика Медиа