RU2802123C1 - Способ прогнозирования риска высокого темпа прогрессирования хронической болезни почек у пациентов с сахарным диабетом 2 типа с применением диагностического индекса снижения скорости клубочковой фильтрации - Google Patents
Способ прогнозирования риска высокого темпа прогрессирования хронической болезни почек у пациентов с сахарным диабетом 2 типа с применением диагностического индекса снижения скорости клубочковой фильтрации Download PDFInfo
- Publication number
- RU2802123C1 RU2802123C1 RU2022125870A RU2022125870A RU2802123C1 RU 2802123 C1 RU2802123 C1 RU 2802123C1 RU 2022125870 A RU2022125870 A RU 2022125870A RU 2022125870 A RU2022125870 A RU 2022125870A RU 2802123 C1 RU2802123 C1 RU 2802123C1
- Authority
- RU
- Russia
- Prior art keywords
- points
- risk
- progression
- gfr
- ckd
- Prior art date
Links
- 208000020832 chronic kidney disease Diseases 0.000 title claims abstract description 76
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 24
- 230000024924 glomerular filtration Effects 0.000 title claims abstract description 6
- 208000001072 type 2 diabetes mellitus Diseases 0.000 title claims description 29
- 206010012601 diabetes mellitus Diseases 0.000 claims abstract description 42
- NOESYZHRGYRDHS-UHFFFAOYSA-N insulin Chemical compound N1C(=O)C(NC(=O)C(CCC(N)=O)NC(=O)C(CCC(O)=O)NC(=O)C(C(C)C)NC(=O)C(NC(=O)CN)C(C)CC)CSSCC(C(NC(CO)C(=O)NC(CC(C)C)C(=O)NC(CC=2C=CC(O)=CC=2)C(=O)NC(CCC(N)=O)C(=O)NC(CC(C)C)C(=O)NC(CCC(O)=O)C(=O)NC(CC(N)=O)C(=O)NC(CC=2C=CC(O)=CC=2)C(=O)NC(CSSCC(NC(=O)C(C(C)C)NC(=O)C(CC(C)C)NC(=O)C(CC=2C=CC(O)=CC=2)NC(=O)C(CC(C)C)NC(=O)C(C)NC(=O)C(CCC(O)=O)NC(=O)C(C(C)C)NC(=O)C(CC(C)C)NC(=O)C(CC=2NC=NC=2)NC(=O)C(CO)NC(=O)CNC2=O)C(=O)NCC(=O)NC(CCC(O)=O)C(=O)NC(CCCNC(N)=N)C(=O)NCC(=O)NC(CC=3C=CC=CC=3)C(=O)NC(CC=3C=CC=CC=3)C(=O)NC(CC=3C=CC(O)=CC=3)C(=O)NC(C(C)O)C(=O)N3C(CCC3)C(=O)NC(CCCCN)C(=O)NC(C)C(O)=O)C(=O)NC(CC(N)=O)C(O)=O)=O)NC(=O)C(C(C)CC)NC(=O)C(CO)NC(=O)C(C(C)O)NC(=O)C1CSSCC2NC(=O)C(CC(C)C)NC(=O)C(NC(=O)C(CCC(N)=O)NC(=O)C(CC(N)=O)NC(=O)C(NC(=O)C(N)CC=1C=CC=CC=1)C(C)C)CC1=CN=CN1 NOESYZHRGYRDHS-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims abstract description 24
- 239000003814 drug Substances 0.000 claims abstract description 22
- 229940079593 drug Drugs 0.000 claims abstract description 19
- 230000007423 decrease Effects 0.000 claims abstract description 15
- 238000002560 therapeutic procedure Methods 0.000 claims abstract description 14
- 102000004877 Insulin Human genes 0.000 claims abstract description 12
- 108090001061 Insulin Proteins 0.000 claims abstract description 12
- 229940125396 insulin Drugs 0.000 claims abstract description 12
- 229940100389 Sulfonylurea Drugs 0.000 claims abstract description 9
- 208000017442 Retinal disease Diseases 0.000 claims abstract description 8
- 206010038923 Retinopathy Diseases 0.000 claims abstract description 8
- 238000003745 diagnosis Methods 0.000 claims abstract description 8
- YROXIXLRRCOBKF-UHFFFAOYSA-N sulfonylurea Chemical class OC(=N)N=S(=O)=O YROXIXLRRCOBKF-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims abstract description 8
- 229940127291 Calcium channel antagonist Drugs 0.000 claims abstract description 7
- 210000003137 popliteal artery Anatomy 0.000 claims abstract description 7
- 230000010349 pulsation Effects 0.000 claims abstract description 6
- 208000037849 arterial hypertension Diseases 0.000 claims abstract description 5
- 206010000891 acute myocardial infarction Diseases 0.000 claims abstract description 3
- 208000037265 diseases, disorders, signs and symptoms Diseases 0.000 claims description 6
- 201000010099 disease Diseases 0.000 claims description 4
- 230000002218 hypoglycaemic effect Effects 0.000 claims description 3
- 230000001154 acute effect Effects 0.000 claims description 2
- 206010061216 Infarction Diseases 0.000 claims 1
- 230000003276 anti-hypertensive effect Effects 0.000 claims 1
- 239000000480 calcium channel blocker Substances 0.000 claims 1
- 230000007574 infarction Effects 0.000 claims 1
- 238000011161 development Methods 0.000 abstract description 14
- 210000003734 kidney Anatomy 0.000 abstract description 8
- 230000001607 nephroprotective effect Effects 0.000 abstract description 7
- 230000000694 effects Effects 0.000 abstract description 4
- 239000000126 substance Substances 0.000 abstract 1
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 11
- 238000011282 treatment Methods 0.000 description 10
- DDRJAANPRJIHGJ-UHFFFAOYSA-N creatinine Chemical compound CN1CC(=O)NC1=N DDRJAANPRJIHGJ-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 8
- 230000008569 process Effects 0.000 description 8
- 208000007342 Diabetic Nephropathies Diseases 0.000 description 7
- 208000033679 diabetic kidney disease Diseases 0.000 description 6
- 238000007477 logistic regression Methods 0.000 description 6
- 230000036541 health Effects 0.000 description 5
- HVYWMOMLDIMFJA-DPAQBDIFSA-N cholesterol Chemical compound C1C=C2C[C@@H](O)CC[C@]2(C)[C@@H]2[C@@H]1[C@@H]1CC[C@H]([C@H](C)CCCC(C)C)[C@@]1(C)CC2 HVYWMOMLDIMFJA-DPAQBDIFSA-N 0.000 description 4
- 229940109239 creatinine Drugs 0.000 description 4
- 238000013461 design Methods 0.000 description 4
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 description 4
- 206010020772 Hypertension Diseases 0.000 description 3
- 208000008589 Obesity Diseases 0.000 description 3
- 208000037273 Pathologic Processes Diseases 0.000 description 3
- 238000001514 detection method Methods 0.000 description 3
- 230000002641 glycemic effect Effects 0.000 description 3
- 235000020824 obesity Nutrition 0.000 description 3
- 230000009054 pathological process Effects 0.000 description 3
- 238000004393 prognosis Methods 0.000 description 3
- 230000035945 sensitivity Effects 0.000 description 3
- 208000024172 Cardiovascular disease Diseases 0.000 description 2
- 206010067584 Type 1 diabetes mellitus Diseases 0.000 description 2
- 230000033228 biological regulation Effects 0.000 description 2
- 235000012000 cholesterol Nutrition 0.000 description 2
- 230000001419 dependent effect Effects 0.000 description 2
- 208000035475 disorder Diseases 0.000 description 2
- 230000000004 hemodynamic effect Effects 0.000 description 2
- 230000002427 irreversible effect Effects 0.000 description 2
- 238000013178 mathematical model Methods 0.000 description 2
- 239000011159 matrix material Substances 0.000 description 2
- 230000001717 pathogenic effect Effects 0.000 description 2
- 230000000750 progressive effect Effects 0.000 description 2
- 238000000611 regression analysis Methods 0.000 description 2
- 238000001228 spectrum Methods 0.000 description 2
- 206010001580 Albuminuria Diseases 0.000 description 1
- 208000032131 Diabetic Neuropathies Diseases 0.000 description 1
- 102000017011 Glycated Hemoglobin A Human genes 0.000 description 1
- 208000013016 Hypoglycemia Diseases 0.000 description 1
- 208000001953 Hypotension Diseases 0.000 description 1
- 206010022530 Intercapillary glomerulosclerosis Diseases 0.000 description 1
- 206010023379 Ketoacidosis Diseases 0.000 description 1
- 208000007976 Ketosis Diseases 0.000 description 1
- 208000001647 Renal Insufficiency Diseases 0.000 description 1
- 208000034189 Sclerosis Diseases 0.000 description 1
- 208000006011 Stroke Diseases 0.000 description 1
- LEHOTFFKMJEONL-UHFFFAOYSA-N Uric Acid Chemical compound N1C(=O)NC(=O)C2=C1NC(=O)N2 LEHOTFFKMJEONL-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- TVWHNULVHGKJHS-UHFFFAOYSA-N Uric acid Natural products N1C(=O)NC(=O)C2NC(=O)NC21 TVWHNULVHGKJHS-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 210000001015 abdomen Anatomy 0.000 description 1
- 238000002266 amputation Methods 0.000 description 1
- 238000013459 approach Methods 0.000 description 1
- 210000001367 artery Anatomy 0.000 description 1
- 238000002555 auscultation Methods 0.000 description 1
- 230000015572 biosynthetic process Effects 0.000 description 1
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 1
- 230000023852 carbohydrate metabolic process Effects 0.000 description 1
- 235000021256 carbohydrate metabolism Nutrition 0.000 description 1
- 230000008859 change Effects 0.000 description 1
- 238000000546 chi-square test Methods 0.000 description 1
- 230000001684 chronic effect Effects 0.000 description 1
- 230000000052 comparative effect Effects 0.000 description 1
- 238000004590 computer program Methods 0.000 description 1
- 238000012937 correction Methods 0.000 description 1
- 238000010219 correlation analysis Methods 0.000 description 1
- 201000002342 diabetic polyneuropathy Diseases 0.000 description 1
- 229940090124 dipeptidyl peptidase 4 (dpp-4) inhibitors for blood glucose lowering Drugs 0.000 description 1
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 1
- 230000005713 exacerbation Effects 0.000 description 1
- 230000007717 exclusion Effects 0.000 description 1
- 230000002349 favourable effect Effects 0.000 description 1
- 108091005995 glycated hemoglobin Proteins 0.000 description 1
- 208000021822 hypotensive Diseases 0.000 description 1
- 230000001077 hypotensive effect Effects 0.000 description 1
- 239000003112 inhibitor Substances 0.000 description 1
- 230000003993 interaction Effects 0.000 description 1
- 201000006370 kidney failure Diseases 0.000 description 1
- 230000003902 lesion Effects 0.000 description 1
- 150000002632 lipids Chemical class 0.000 description 1
- 210000003141 lower extremity Anatomy 0.000 description 1
- 239000003550 marker Substances 0.000 description 1
- 239000000463 material Substances 0.000 description 1
- 238000005259 measurement Methods 0.000 description 1
- 210000000885 nephron Anatomy 0.000 description 1
- 238000001543 one-way ANOVA Methods 0.000 description 1
- 210000000056 organ Anatomy 0.000 description 1
- 238000002559 palpation Methods 0.000 description 1
- 230000000803 paradoxical effect Effects 0.000 description 1
- 230000008756 pathogenetic mechanism Effects 0.000 description 1
- 238000010837 poor prognosis Methods 0.000 description 1
- 230000002265 prevention Effects 0.000 description 1
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 1
- 230000005180 public health Effects 0.000 description 1
- 238000012959 renal replacement therapy Methods 0.000 description 1
- 230000000241 respiratory effect Effects 0.000 description 1
- 238000012216 screening Methods 0.000 description 1
- 238000000926 separation method Methods 0.000 description 1
- 238000007619 statistical method Methods 0.000 description 1
- 238000013517 stratification Methods 0.000 description 1
- 208000011580 syndromic disease Diseases 0.000 description 1
- 238000012360 testing method Methods 0.000 description 1
- 230000001225 therapeutic effect Effects 0.000 description 1
- 229940116269 uric acid Drugs 0.000 description 1
- 230000002792 vascular Effects 0.000 description 1
Images
Abstract
Изобретение относится к медицине, а именно к эндокринологии, нефрологии и терапии, и может быть использовано для прогнозирования риска высокого темпа прогрессирования хронической болезни почек. Определяют такие показатели, как возраст, индекс массы тела, длительность течения сахарного диабета и инсулинотерапии, наличие острого инфаркта миокарда в анамнезе, характеристики пульсации на подколенной артерии, наличие диагноза ретинопатии, группы риска артериальной гипертензии, применения препаратов сульфонилмочевины и антагонистов кальция. Полученным показателям присваивают баллы и суммируют их. По заданной формуле определяют показатель скорости снижения клубочковой фильтрации (ИС_СКФ). И при сумме баллов более 160 и показателе ИС_СКФ более 4 мл/мин/1,73 м2/год прогнозируют риск высокого темпа прогрессирования хронической болезни почек. Способ позволяет выявить группы высокого риска прогрессирования диабетического поражения почек и назначить нефропротективную терапию на доклинической стадии развития хронической болезни почек за счет оценки совокупности наиболее значимых показателей. 8 ил., 1 пр.
Description
Область техники: клиническая медицина, а именно эндокринология, нефрология, гериатрия, терапия, общественное здоровье и здравоохранение.
Уровень техники: Одна из основных целей современной стратегии лечения сахарного диабета (СД) заключается в своевременном выявлении и активном лечении сосудистых осложнений, к которым относится диабетическая нефропатия (ДН), представляющая собой специфическое поражение почек при СД, сопровождающееся формированием узелкового гломерулосклероза, приводящего к развитию терминальной почечной недостаточности [Дедов И.И., Шестакова М.В., Майоров А.Ю., и др. «Алгоритмы специализированной медицинской помощи больным сахарным диабетом» Под ред. И.И. Дедова, М.В. Шестаковой, А.Ю. Майорова 9-й выпуск // Сахарный диабет.- 2019. - Т. 22. - №1S1. - С. 1-144. doi: 10.14341/DM221S1]. Современная концепция не предусматривает изолированное использование термина ДН без указания соответствующей стадии хронической болезни почек (ХБП), определяющим клиническим признаком которой является снижение скорости клубочковой фильтрации (СКФ) ниже 60 мл/мин/1,73 м2. Патогенетическим механизмом прогрессирования ХБП является необратимый поступательный процесс склерозирования нефронов, который неизбежно приводит к снижению функции. Отсюда следует приоритетная цель лечения диабетического поражения почек: раннее выявления клинических признаков развития ХБП, что позволяет своевременно назначить нефропротективные препараты и предупредить прогрессирование процесса до терминальных стадий [Смирнов А.В., Шилов Е.М., Добронравов В.А., и др. Национальные рекомендации. Хроническая болезнь почек: основные принципы скрининга, диагностики, профилактики и подходы к лечению. СПб: Издательство «Левша», 2012, стр. 54]. Особенностью поражения почек при СД 2 типа является его патогенетическая гетерогенность, наличие множественных сопутствующих заболеваний, оказывающих существенное влияние на динамику развития патологического процесса. Этим обосновано особое значение своевременного выявления ранних объективных клинических предикторов, способных определить изменения в почках на доклинических стадиях ХБП [Alicic R, Rooney М, Turtle K. Diabetic kidney disease: Challenges, progress, and possibilities Clinical Journal of the American Society of Nephrology. 2017;12(12):2032-45. doi: 10.2215/CJN.114911165].
Аналоги полезной модели.
Из уровня техники известны способы оценки факторов риска развития ХБП у пациентов с СД по данным наблюдательных эпидемиологических исследований различного дизайна (ретроспективные, проспективные, кроссекционные). Анализ клинических признаков пациентов на разных стадиях патологического процесса с применением логистической регрессий позволяет выделить значимые существенные признаки (предикторы ХБП), на основе которых выстраивается математическая прогностическая модель. Из актуальных исследований прогнозирования факторов риска ХБП, наиболее близких по своим целям к назначению изобретения, необходимо выделить следующие: международное многоцентровое наблюдательное исследование факторов риска снижения СКФ ниже 60 мл/мин/1,73 м2 [Nelson R, Grams М, Ballew S, et al. Development of Risk Prediction Equations for Incident Chronic Kidney Disease. JAMA. 2019;322(21):2104-14. doi:10.1001/jama.2019.17379 - прототип] и отечественное проспективное исследование НМИЦ Эндокринологии [Патент №2757522 С1 Российская Федерация, МПК А61В 5/00, G01N 33/50. Способ прогнозирования развития хронической болезни почек у пациентов с сахарным диабетом 1 и 2 типа (варианты): №2021115852: заявл. 02.06.2021: опубл. 18.10.2021 / O.K. Викулова, А.Р. Айнетдинова, А.В. Железнякова [и др.]; заявитель федеральное государственное бюджетное учреждение "Национальный медицинский исследовательский центр эндокринологии" Министерства здравоохранения Российской Федерации].
Исследование Nelson R, результаты которого опубликованы в 2019 г., включало 5,5 млн. человек, в том числе 781 тыс. пациентов с СД без стратификации по типам. Изучались факторы риска развития ХБП у лиц без нарушений углеводного обмена по сравнению с когортой СД. Методом регрессионного анализа были определены 11 факторов риска развития ХБП у пациентов с СД: возраст (на 5 лет) отношение шансов (ОШ)=1,14, женский пол ОШ=1,15, афроамериканская раса ОШ=1,10, исходный уровень СКФ ОШ=1,16, альбуминурия (на 1 мг/г) ОШ=1,45, сердечно-сосудистые заболевания в анамнезе ОШ=1,21, наличие артериальной гипертензии (АГ) ОШ=1,44, ИМТ (на 5 кг/м2) - ОШ=1,05, HbA1c (на 1%) - ОШ=1,06, инсулинотерапия ОШ=1,11. Следует отметить, что общий дизайн исследования предусматривал решение задачи изучения общепопуляционных факторов риска развития ХБП, поэтому целенаправленного анализа всего спектра специфичных для СД клинических признаков не проводилось.
Исследование НМИЦ Эндокринологии Минздрава России выполнено по проспективному дизайну в 2021 г. по данным федерального регистра сахарного диабета. В генеральную выборку были включены более 68 тыс. пациентов с СД (из них 60992 пациента с СД 2 типа). Изучались изменения показателей абсолютного уровня СКФ в течение 5 лет в группе участников с исходно нормальными значениями (без ХБП). Методом пошаговой логистической регрессии выделено 11 факторов, ассоциированных с риском развития ХБП при СД 2 типа: женский пол, возраст, общий холестерин, ИМТ, HbA1c, уровень СКФ, наличие диабетической полинейропатии, ретинопатии, инсульта, ампутации, онкологии в анамнезе.
Однако, в данных исследованиях не изучалась техническая проблема объективной количественной оценки динамики развития ХБП, которая носит неравномерный характер на разных стадиях [Первышин Н.А., Лебедева Е.А., Галкин Р.А., Попова С.И., Кудашева Е.А. Анализ клинических признаков пациентов с сахарным диабетом 2 типа в группах с различным уровнем скорости клубочковой фильтрации // Аспирантский вестник Поволжья (ВАК). - 2022. - Т. 22. - №1. - С. 55-63. doi: 10.55531/2072-2354.2022.22.1.55-63], а также не оценивалась весомость факторов, влияющих на темп прогрессирования патологического процесса. При этом необходимость расширения арсенала технических средств прогнозирования темпа прогрессирования ХБП имеет высокое прикладное значение, поскольку позволяет выявить группу пациентов с высоким риском развития нефрокардиального синдрома, характерного для поздних стадий диабетического поражения почек, оптимизировать алгоритмы диспансерного наблюдения пациентов и своевременно назначить нефропротективные препараты на доклинических стадиях, когда они наиболее эффективны.
Таким образом, известные ранее способы оценки факторов риска развития ХБП у пациентов с СД характеризуется следующими принципиальными отличиями от настоящего изобретения: построенная в прототипе (Nelson RG и соавт.) логистическая модель позволяет оценить риск развития ХБП у пациентов с СД по сравнению с общепопуляционным без определения диагностической ценности прогноза; математическая модель аналога (Викулова O.K. и соавт.) позволяет прогнозировать риск развития ХБП в группе пациентов с СД 1 и 2 типов без количественной оценки динамики прогрессирования процесса.
В отличие от прототипа и аналога в результате проведенных оригинальных исследований автором настоящего изобретения выделены специфичные факторы риска высокого темпа прогрессирования ХБП при СД 2 типа с применением расчетного диагностического индекса снижения скорости клубочковой фильтрации.
Решаемой технической проблемой стала разработка логистической модели, позволяющей дать объективную количественную оценку темпа прогрессирования ХБП при СД 2 типа на основе клинических параметров, доступных на амбулаторном приеме.
Раскрытие сущности изобретения.
Технический результат заключается в объективной оценке риска высокого темпа прогрессирования ХБП у пациентов с СД 2 типа по бинарной классификации исходов. Предложенный способ является простым в исполнении, применим в амбулаторных условиях, не требует оценки каких-либо специфических клинических показателей, превышающих регламент стандартной программы диспансерного наблюдения пациентов с СД 2 типа, обеспечивает высокую диагностическую точность прогноза (площадь покрытия под ROC-кривой составляет 0,90; 95% доверительный интервал (0,82; 0,98) (р менее 0,001)).
Заявляемое изобретение характеризуется разработкой и клиническим обоснованием диагностически значимых клинических предикторов высокого темпа прогрессирования ХБП, позволяющих оценить не только риск развития диабетического поражения почек, но и динамику процесса, что отличает данный способ от известных решений.
Прикладное значение предложенного способа особенно актуально, поскольку особенностью поражения почек при СД 2 типа является его патогенетическая гетерогенность, чем обусловлена очевидная необходимость поиска ранних объективных клинических индикаторов, способных определить изменения в почках на доклинических стадиях ХБП и оказать влияние на регламент и интенсивность диспансерного наблюдения, а также корректировать тактику медикаментозного лечения с назначением нефропротективных препаратов, увеличить продолжительность жизни пациента без показаний к дорогостоящей заместительной почечной терапии.
Для количественной характеристики процесса прогрессирования ХБП при СД 2 типа предложено оригинальное техническое решение: расчетный диагностический параметр индекс снижения СКФ (ИС_СКФ). Принимая за исходную гипотезу общепризнанный факт того, что прогрессирование ХБП при СД является непрерывным необратимым поступательным процессом, принято допущение о том, что у конкретного пациента темп прогрессирования ХБП имеет линейную характеристику и определяется снижением СКФ с каждым годом течения СД. В таком случае ИС_СКФ может быть рассчитана по формуле:
Индекс скорость снижения СКФ (ИС_СКФ)=(90-X)/стаж СД,
где X - уровень СКФ на момент консультации,
90 мл/мин/1,73 м2 - пороговый уровень нормального значения СКФ,
стаж СД - длительность заболевания в годах.
Риск прогрессирования ХБП может быть определен объективно при превышении параметром ИС СКФ порогового значения.
Существенные признаки изобретения. Для изучения клинических факторов, оказывающих влияние на ИС_СКФ, выполнен анализ по дизайну перекрестного кроссекционного наблюдательного исследования с применением различных способов статистической обработки результатов.
Объектом исследования являлись пациенты с СД 2 типа. В соответствии с критериями включения в генеральную выборку включены 150 участников, получивших первичную медицинскую помощь в ГБУЗ Самарской области Самарская городская поликлиника №4 Кировского района за период с января по декабрь 2021 г. [Первышин Н.А., Зеленко Л.С., Галкин Р.А., Спиваков Д.А. Автоматизированное рабочее место врача-эндокринолога для приема пациентов с сахарным диабетом (АРМЭ СД) // Свидетельство о государственной регистрации программ для ЭВМ №2018619024 от 27 июля 2018 г. https://www1.fips.ru/publication-web/publications/document?type=doc&tab=PrEVM&id=644BF10А-С871-4 ВВ6-8E1A-84CC2F818D58].
Критерии включения: пациенты с СД 2 типа в возрасте более 18 лет, в протоколе амбулаторной консультации которых заполнены поля показателей креатинина и HbA1c, а также не менее 75% клинических параметров, используемых при анализе результатов, уровень СКФ находится в диапазоне 15-150 мл/мин/1,73 м2.
Критерии исключения: пациенты с СД 1 типа, впервые выявленным СД, острыми осложнениями СД 2 типа (гипогликемия, кетоацидоз), с обострением хронических осложнений, интеркуррентных заболеваний, пациенты с ХБП терминальной стадии (СКФ ниже 15 мл/мин/1,73 м2).
Клиническая характеристика группы участников представлена в фиг. 1В соответствии с планом диспансерного наблюдения пациентов с СД 2 типа [Дедов И.И., Шестакова М.В., Майоров А.Ю., и др. «Алгоритмы специализированной медицинской помощи больным сахарным диабетом» Под ред. И.И. Дедова, М.В. Шестаковой, А.Ю. Майорова 9-й выпуск // Сахарный диабет.- 2019. - Т. 22. - №1S1. - С. 1-144. doi: 10.14341/DM221S1] выделены 72 позиции клинических показателей, включающие в себя количественные и номинальные параметры.
Для всех участников исследования объективное обследование включало сбор жалоб, антропометрических данных, измерение основных физикальных показателей, аускультацию органов кровообращения и дыхания, пальпацию живота, пульсацию артерий нижних конечностей. Расчет индекса массы тела (ИМТ) выполнялся по стандартной формуле. Всем участникам выполнено стандартное лабораторное обследование, включающее следующие биохимические показатели: уровень гликемии, гликозилированного гемоглобина, креатинина. Расчет СКФ проводился в автоматическом режиме на основании значений креатинина, возраста и пола по формуле CKD-EPI.
Для статистического анализа и математического моделирования использовали специализированное программное обеспечение: SPSS 25.0 (IBM Corporation, Armonk, New York, USA). Номинальные признаки предварительно кодировали числами и присваивали им соответствующие метки. Использованы как параметрические, так и непараметрические методы анализа; описательная статистика для количественных признаков представлена средним и среднеквадратическим отклонением (M±SD) либо, в случае отклонений от нормальности медианой и квартилями (Me [Q1; Q3]). Номинальные признаки представлены числом наблюдений и процентом от размера группы. Для сравнения количественных признаков в группах применяли критерии Манна-Уитни, Стьюдента, однофакторный дисперсионный анализ. Частоты номинальных признаков сравнивались между собой с помощью критерия Хи-квадрат (χ2) и двустороннего критерия Фишера. Методом корреляционного анализа Спирмена определена теснота взаимосвязей общеклинических показателей. Оценку вклада отдельных клинических показателей в риск быстрого прогрессирования ХБП проводили методом одномерной логистической регрессии, рассчитано отношение шансов (ОШ, odds ratio), 95% доверительные интервалы (95% ДИ), значимость различий (р). Оценку информативности и разрешающей способности логистической модели выполняли с применением ROC-анализа: определены чувствительность, специфичность и площадь под ROC-кривой, ее статистическая значимость, прогностическая ценность положительного и отрицательного результатов. Для всех видов анализа результаты считали статистически значимыми при р менее 0,05.
Результаты проведенных исследований позволили установить причинно-следственные связи взаимодействия явлений.
При оценке описательной статистики параметра ИССКФ выявлено смещение кривой распределения вправо 4,29±5,61; 2,75 [1,22; 4,21]. Значение максимума параметра достигало 25 мл/мин/1,73 м2 за год (5 наблюдений в диапазоне 15-25 мл/мин/1,73 м2). По результатам оценки диаграммы рассеяния и индивидуального разбора клинической ситуации пациентов с высокими значениями ИС_СКФ, выбросы посчитали влиятельными наблюдениями, поскольку они оказывали клинически обоснованное влияние на параметры модели. За пороговое значение разделения групп был взят верхний квартиль распределения пациентов в выборке.
Сравнение средних значений. Генеральная выборка исследования была разделена на две параллельные группы по параметру ИС_СКФ. Выделены 2 группы: группа А «Медленное прогрессирование ХБП» (ИС СКФ ниже или равно 4 мл/мин/1,73 м2 за год), группа Б «Быстрое прогрессирования ХБП» (ИС СКФ выше 4 мл/мин/1,73 м2 за год). Значимость различий количественных параметров в группах представлена в фиг. 2.
В группах с различной скоростью снижения СКФ определены значимые различия следующих показателей: уровень гликемии на приеме, ИМТ, длительность СД и инсулинотерапии, общей дозы инсулина; а также с невысоким уровнем достоверности (р в диапазоне от 0,05 до 0,1): возраст, лечение препаратами сульфонилмочевины и и-ДПП4. При анализе данных получен парадоксальный результат: в группе пациентов с более благоприятным прогнозом (низкий ИС_СКФ), гликемия выше (что соответствует значимым различиям терапевтических целей ЦУ HbA1c), ИМТ больше (среднее значение 32,90±5,83, на уровне ожирения 1 степени), длительность течения СД выше, инсулинотерапия применяется в течение долгого периода и в большей дозе. Отмечено также значимое влияние медикаментозных факторов, лечения препаратами сульфонилмочевины и ингибиторов дипепилпептидазы 4 типа.
Не выявлены значимые различия по показателю delta HbA1c, являющегося маркером достижения целей гликемического контроля (р=0,526), что является косвенным подтверждением гипотезы о том, что весомость гликемического контроля в прогрессировании ХБП не так велика, как влияние гемодинамических факторов. Это укладывается в современную концепцию, которая рассматривает СД, в первую очередь, как сердечнососудистое заболевание.
Логистическая регрессия. Для определения количественной оценки вклада отдельных клинических показателей, показавших значимые различия в группах медленного и быстрого прогрессирования ХБП, выполнен расчет отношений шансов (ОШ) и их 95% доверительных интервалов (95% ДИ) при динамике ИС СКФ на 1 мл/мин/1,73 м2 за год методом одномерной логистической регрессии (см. фиг. 3).
ОШ позволяет оценить, во сколько раз изменятся шансы повышения ИС СКФ на 1 мл/мин/1,73 м2 за год при увеличении значения клинического показателя на единицу. При интерпретации результатов учитывалось, что признаки, для которых ОШ выше 1, увеличивают риск быстрого снижения СКФ, соответственно, при ОШ ниже 1 - снижают. Фактор риска считается достоверным (р менее 0,05), если его ДИ не включает единицу. Бинарные качественные признаки сравнивались по категориям «есть/нет».
Анализ представленных данных позволяет сделать следующие заключения о прогрессировании ХБП при СД. Динамика процесса снижается по мере увеличения длительности заболевания СД и инсулинотерапии, возраста пациента. Параметры гликемического контроля влияют на скорость снижения ИС_СКФ в незначительной степени (ДИ показателя «гликемия на приеме» включает единицу (0,71-1,01), более весомы факторы, косвенно связанные с гемодинамическими нарушениями (ОИМ в анамнезе, пульс на подколенной артерии, ретинопатия, группа риска АГ). Полные пациенты уверенно демонстрируют медленный темп снижения СКФ (ИМТ р=0,014, диагноз ожирения р=0,02). Важные данные получены при исследовании медикаментозных факторов: применение препаратов сульфонилмочевины значительно ускоряет развитие ХБП у пациентов с СД (ОШ=3,96 (1,57-9,99), р=0,004), а антагонисты кальция снижают темп (ОШ=0,09 (0,01-0,68), р=0,02).
Существенные признаки. Регрессионный анализ позволил выявить 10 диагностически значимых предикторов высокого темпа снижения СКФ при СД 2 типа для построения математической модели прогрессирования ХБП: возраст, ИМТ, длительность заболевания СД, длительность инсулинотерапии, ОИМ в анамнезе, отсутствие пульсации на подколенной артерии, диагноз ретинопатии, номинальное значение группы риска АГ, применение препаратов сульфонилмочевины и антагонистов кальция.
Логистическая модель темпа прогрессирования ХБП. Для удобства прикладного использования количественные признаки были разделены на подгруппы номинальных признаков, одна из которых была принята за референс (ОШ=1). Сравнительная оценка ОШ и коэффициента регрессии представлена в фиг. 4.
За референсное значение показателей стажа СД и инсулинотерапии принято ОШ=1 самой многочисленной группы пациентов в выборке. Для показателя ИМТ сравнение ОШ проводилось по отношению к норме отдельно для каждой стадии ожирения. Часть факторов не вошла в модель, поскольку для показателей, описывающих одно явление, предпочтение было отдано тем, которые имеют возможность объективного контроля.
Принимая во внимание возможность применения модели в условиях амбулаторного приема, предложена диагностическая функция ИС_СКФ, позволяющая оценить риск быстрого прогрессирования ХБП в баллах. Значения баллов предикторов присвоены на основании комплексной оценки клинической значимости, принимались во внимание зависимые переменные и эффект конфаундинга (сбивающей с толку (искажающей) переменной - предиктора, который взаимосвязан в модели как с зависимой переменной, так и с другим предиктором, (см. фиг. 5).
Численные значения баллов диагностической функции ИС_СКФ прогноза темпа прогрессирования ХБП у пациентов с СД 2 типа представлены в фиг. 6.
Суммирование значений баллов пациента с СД 2 типа позволяет рассчитать риск прогрессирования ХБП с ИС_СКФ выше 4 мл/мин/1,73 м2 за год. Пределы шкалы: от 120 (min) до 223 (max). При условии бинарной функции прогноза существенное значение в рамках калькулятора имеет «cut-off» на уровне 160 баллов, при превышении значения которой риск быстрого прогрессирования ХБП считается повышенным.
Оценка информативности и разрешающей способности логит-модели модели прогноза высокого темпа прогрессирования ХБП выполнена путем расчета чувствительности, специфичности и точности. Предсказательная способность определена площадью под ROC-кривой (фиг. 7).
Площадь покрытия составляет 0,90; 95% ДИ (0,82; 0,98) (р менее 0,001), что характеризует качество прогноза как весьма высокое. Кривая имеет характерную ступенчатую форму: повышение чувствительности сопряжено с сохранением высокой специфичности.
Матрица классификации при пороговом значении суммы баллов, равном 160, представлена в фиг. 8.
Доля правильно классифицированных пациентов с риском высокого темпа прогрессирования ХБП среди пациентов с истинным значением ИС_СКФ выше 4 мл/мин/1,73 м2 за год составила 23 из 27 (ДЧ=85,2%); доля пациентов с истинно высокой ИС_СКФ среди всех спрогнозированных моделью составила 23 из 38 (прогностическая ценность положительного результата ПЦПР=60,5%). В качестве примера возьмем пациента генеральной выборки ХХХ1951 с СД 2 типа 70 лет (18 баллов) с ИМТ 32 кг/м2 (1 баллов), с длительностью СД 12 лет (18 баллов), не получающего инсулин (29 баллов), в анамнезе которого не отмечалось ОИМ (18 баллов), без диагноза ретинопатии (18 баллов), со сниженной пульсацией на подколенной артерии (12 баллов), без высокого риска АГ (18 баллов), не получающего лечение препаратами сульфонилмочевины (18 баллов) и антагонистами кальция (18 баллов). Сумма баллов для данного пациента составила 174 балла, неблагоприятный прогноз высокого темпа прогрессирования ХБП с ИС_СКФ выше 4 мл/мин/1,73 м2 за год.
Характеристика технического результата. Таким образом, прогностическая логистическая модель риска быстрого прогрессирования ХБП позволяет врачу выявить группу высокого риска прогрессирования диабетического поражения почек в амбулаторных условиях. Предложенные предикторы быстрого прогрессирования ХБП входят в стандартную программу диспансерного наблюдения, доступны на амбулаторном приеме, несложный арифметический расчет суммы баллов позволяет клинически обосновать назначение нефропротективных препаратов на доклинической стадии развития ХБП. Благодаря использованию прогностической логистической модели риска быстрого прогрессирования ХБП специалист здравоохранения получает информацию, оказывающую существенное влияние на эффективность лечения. Применением изобретения впервые решается техническая проблема создания средства прогнозирования риска быстрого прогрессирования ХБП при СД 2 типа. Технический результат состоит в реализации назначения изобретения, которое заключается в объективной оценке риска высокого темпа прогрессирования ХБП у пациентов с СД 2 типа по бинарной классификации исходов непосредственно во время амбулаторного приема по достаточной совокупности клинических признаков.
Краткое описание чертежей и иных графических материалов.
Фиг. 1.
Клиническая характеристика участников исследования прогрессирования ХБП при СД 2 типа.
Фиг. 2.
Сравнение количественных клинических показателей в группах различного темпа прогрессирования ХБП.
Фиг. 3.
Оценка вклада отдельных клинических показателей в динамику прогрессирования ХБП.
Фиг 4.
Оценка вклада клинических предикторов в риск прогрессирования ХБП при выделении референсных групп.
Фиг.5.
Комплексная оценка значимости влияния клинических предикторов прогрессирования ХБП при СД 2 типа.
Фиг. 6.
Значения баллов предикторов логистической модели прогноза темпа прогрессирования ХБП при СД 2 типа.
Фиг. 7.
ROC-кривая логит-модели риска высокого темпа прогрессирования ХБП у пациентов с СД 2 типа.
Фиг.8.
Матрица классификации логит-модели риска высокого темпа прогрессирования ХБП у пациентов с СД 2 типа.
Осуществление изобретения
Для оценки риска быстрого прогрессирования ХБП у пациентов с СД 2 типа определяют диагностически значимые клинические предикторы путем стандартного обследования и анализа медицинской документации. Совокупность полученных данных обрабатывают с использованием логистической регрессионной модели, позволяющей оценить темп прогрессирования ХБП по бинарной классификации исходов.
Заявленный способ может быть реализован врачом путем расчета численного значения диагностической функции ИС_СКФ на основании оценки существенных клинических признаков клинического калькулятора прогноза быстрого прогрессирования ХБП у пациентов с СД 2 типа. Каждому из существенных клинических признаков присваивается численное значение в баллах (см. фиг. 6), суммирование которых позволяет вычислить диагностическую функцию ИС_СКФ. Существенное значение в рамках калькулятора имеет пороговое значение на уровне 160 баллов, при превышении значения которой риск быстрого прогрессирования ХБП с ИС_СКФ более 4 мл/мин/1,73 м2 за год считается повышенным.
Поскольку все существенные клинические признаки, имеющие значимость в качестве предикторов быстрого прогрессирования ХБП, входят в стандартную программу обследования пациента с СД 2 типа, расчет риска быстрого прогрессирования ХБП может проводится непосредственно в процессе амбулаторного приема с последующей коррекцией программы диспансерного наблюдения и медикаментозного лечения с назначением препаратов с доказанным нефропротективным эффектом.
Клинический пример использования способа прогнозирования риска высокого темпа прогрессирования ХБП у пациента с СД 2 типа с применением диагностического ИС_СКФ. Выбран пациент XXXI951 из генеральной выборки исследования; его существенные признаки: возраст 70 лет (18 баллов), ИМТ 32 кг/м2 (6 баллов), длительность СД 12 лет (18 баллов), не получает инсулинотерапию (29 баллов), в анамнезе не отмечен перенесенный острый инфаркт миокарда (18 баллов), не имеет диагноза ретинопатии (18 баллов), сниженная пульсация на подколенной артерии (18 баллов), без высокого риска артериальной гипертензии (18 баллов), не получает лечение препаратами сульфонилмочевины (18 баллов) и антагонистами кальция (18 баллов). Сумма баллов пациента XXXI951 составила 174 балла (выше порогового значения 160 баллов), что означает неблагоприятный прогноз высокого темпа прогрессирования ХБП с ИС_СКФ выше 4 мл/мин/1,73 м2 за год. Регламент мероприятий диспансерного наблюдения должен быть интенсифицирован (контроль креатинина, холестерина, липидного спектра 1 раз в 6 месяцев, однократно определение уровня мочевой кислоты); схемы гипогликемической и гипотензивной должны быть пересмотрены с назначением препаратов с доказанным нефропротективным эффектом в соответствии с Клиническими рекомендациями «Сахарный диабет 2 типа у взрослых» Минздрава России в редакции 2019 г.
Claims (16)
- Способ прогнозирования риска высокого темпа прогрессирования хронической болезни почек у пациентов с сахарным диабетом 2 типа,
- включающий определение возраста, индекса массы тела, длительности течения сахарного диабета и инсулинотерапии, острого инфаркта миокарда в анамнезе, характеристики пульсации на подколенной артерии, диагноза ретинопатии, группы риска артериальной гипертензии, применения препаратов сульфонилмочевины и антагонистов кальция;
- полученным показателям присваивают следующие количественные значения:
- возраст: младше 65 лет - 8 баллов, старше 65 лет - 18 баллов;
- индекс массы тела: норма до 24,9 кг/м2 - 18 баллов, от 25,0 до 29,9 кг/м2 - 6 баллов, от 30,0 до 34,9 кг/м2 - 1 балл, от 35,0 до 39,9 кг/м2 - 2 балла; выше 40,0 кг/м2 - 0 баллов;
- длительность течения СД на момент консультации: до 5 лет - 43 балла, от 5,0 до 9,9 лет - 28 баллов, более 10 лет - 18 баллов;
- длительность инсулинотерапии: при отсутствии - 29 баллов; от 1 до 4,9 лет - 23 балла, более 5 лет - 18 баллов;
- событие острого инфаркта в анамнезе: при отсутствии - 18 баллов; при наличии - 13 баллов;
- пульс на подколенной артерии: при отсутствии или снижении - 12 баллов; при наличии - 18 баллов;
- диагноз ретинопатии: при отсутствии - 18 баллов; при наличии - 12 баллов;
- группа риска АГ: при отсутствии - 18 баллов; при наличии четвертой группы - 10 баллов;
- гипогликемическая терапия препаратами сульфонилмочевины: при отсутствии - 18 баллов; при наличии - 25 баллов;
- гипотензивная терапия препаратами антагонистов кальция; при отсутствии - 18 баллов; при наличии - 10 баллов;
- полученные баллы суммируют,
- затем рассчитывают показатель скорости снижения клубочковой фильтрации (ИС_СКФ) по формуле: ИС_СКФ=(90-X)/стаж СД, где X - уровень СКФ на момент консультации, 90 мл/мин/1,73 м2 - пороговый уровень нормального значения СКФ, стаж СД - длительность заболевания в годах;
- при сумме баллов более 160 и показателе ИС_СКФ более 4 мл/мин/1,73 м2/год прогнозируют риск высокого темпа прогрессирования хронической болезни почек.
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| RU2802123C1 true RU2802123C1 (ru) | 2023-08-22 |
Family
ID=
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| RU2825048C1 (ru) * | 2023-12-23 | 2024-08-19 | Николай Александрович Первышин | Способ прогнозирования риска высокого темпа прогрессирования хронической болезни почек у пациентов пожилого возраста при сопутствующем сахарном диабете 2 типа |
Citations (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2010068686A2 (en) * | 2008-12-10 | 2010-06-17 | Joslin Diabetes Center, Inc. | Methods of diagnosing and predicting renal disease |
| RU2605575C1 (ru) * | 2015-06-19 | 2016-12-20 | федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования "Самарский государственный медицинский университет" Министерства здравоохранения Российской Федерации (ФГБОУ ВО СамГМУ Минздрава России) | Способ оценки риска прогрессирования хронической болезни почек у детей |
Patent Citations (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2010068686A2 (en) * | 2008-12-10 | 2010-06-17 | Joslin Diabetes Center, Inc. | Methods of diagnosing and predicting renal disease |
| RU2605575C1 (ru) * | 2015-06-19 | 2016-12-20 | федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования "Самарский государственный медицинский университет" Министерства здравоохранения Российской Федерации (ФГБОУ ВО СамГМУ Минздрава России) | Способ оценки риска прогрессирования хронической болезни почек у детей |
Non-Patent Citations (2)
| Title |
|---|
| МАРКОВА А.В. и др. Прогрессирование хронической болезни почек и динамика факторов сердечно-сосудистого риска в течение 12 месяцев у больных артериальной гипертонией и сахарным диабетом 2 типа. Кардиоваскулярная терапия и профилактика. 2013, 12(5), стр. 16-21. ERMINI G. et al. Type 2 diabetes treatment and progression of chronic kidney disease in Italian family practice. J Endocrinol Invest. 2019; 42(7), pp. 787-796. LAMACCHIA O. et al. Para- and perirenal fat thickness is an independent predictor of chronic kidney disease, increased renal resistance index and hyperuricaemia in type-2 diabetic patients. Nephrology Dialysis Transplantation. 2010, 26(3), pp. 892-898. * |
| САКРЮКИНА Е.А. и др. Факторы риска и прогрессирования хронической болезни почек у пациентов с сахарным диабетом 2 типа. Актуальные вопросы современной медицинской науки и здравоохранения: Материалы V Международной научно-практической конференции молодых учёных и студентов, посвященной 75-летию Победы в Великой Отечественной войне, 90-летию УГМУ и 100-летию медицинского образования на Урале. Екатеринбург, 9-10 апреля 2020. Изд-во УГМУ, 2020, т. 1, стр.364-368. * |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| RU2825048C1 (ru) * | 2023-12-23 | 2024-08-19 | Николай Александрович Первышин | Способ прогнозирования риска высокого темпа прогрессирования хронической болезни почек у пациентов пожилого возраста при сопутствующем сахарном диабете 2 типа |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| Wilson et al. | Pretransplant frailty is associated with decreased survival after lung transplantation | |
| Sánchez-Rodríguez et al. | ASPEN-AND-ESPEN: A postacute-care comparison of the basic definition of malnutrition from the American Society of Parenteral and Enteral Nutrition and Academy of Nutrition and Dietetics with the European Society for Clinical Nutrition and Metabolism definition | |
| Wyatt et al. | Reporting of estimated GFR in the primary care clinic | |
| Sánchez-Rodríguez et al. | Malnutrition in postacute geriatric care: Basic ESPEN diagnosis and etiology based diagnoses analyzed by length of stay, in-hospital mortality, and functional rehabilitation indexes | |
| Huang et al. | Predicting the hyperglycemic crisis death (PHD) score: a new decision rule for emergency and critical care | |
| Kavsak et al. | High-sensitivity cardiac troponin risk cutoffs for acute cardiac outcomes at emergency department presentation | |
| Chen et al. | Cystatin C-and creatinine-based estimated GFR differences: prevalence and predictors in the UK Biobank | |
| JP2018536846A (ja) | バイオマーカ信号を個人化するための方法およびこれを使用した医療処置 | |
| Arvanitaki et al. | Quality of life is related to haemodynamics in precapillary pulmonary hypertension | |
| Bardenheier et al. | Progression to diabetes by baseline glycemic status among middle-aged and older adults in the United States, 2006–2014 | |
| Kreepala et al. | Assessment of preeclampsia risk by use of serum ionized magnesium-based equation | |
| Ardeshna et al. | Effect of pulmonary embolism response team on advanced therapies administered: The University of Michigan experience | |
| Carter et al. | Influence of urine creatinine concentrations on the relation of albumin-creatinine ratio with cardiovascular disease events: the Multi-Ethnic Study of Atherosclerosis (MESA) | |
| Jiménez et al. | Identification of low-risk patients with acute symptomatic pulmonary embolism | |
| Skretteberg et al. | Triglycerides-diabetes association in healthy middle-aged men: Modified by physical fitness?: A long term follow-up of 1962 Norwegian men in the Oslo Ischemia Study | |
| Gabriel et al. | Clinical importance of non-participation in a maximal graded exercise test on risk of non-fatal and fatal cardiovascular events and all-cause mortality: CARDIA study | |
| Yoshikoshi et al. | Prevalence and relevance of cachexia as diagnosed by two different definitions in patients undergoing hemodialysis: A retrospective and exploratory study | |
| RU2802123C1 (ru) | Способ прогнозирования риска высокого темпа прогрессирования хронической болезни почек у пациентов с сахарным диабетом 2 типа с применением диагностического индекса снижения скорости клубочковой фильтрации | |
| Retnakaran et al. | Comparison of National Diabetes Data Group and American Diabetes Association diagnostic criteria for gestational diabetes in their identification of postpartum risk of glucose intolerance | |
| CN117316445B (zh) | 一种用于预测妊娠期糖尿病风险的评估模型及其应用 | |
| RU2810369C1 (ru) | Способ определения темпа прогрессирования хронической болезни почек у пациентов с сахарным диабетом 2 типа с применением диагностического индекса снижения скорости клубочковой фильтрации | |
| De Jonge et al. | Framework to decide on withholding intensive care in older patients | |
| Yu et al. | Clinical and laboratory correlates of QTc duration in adult and pediatric sickle cell disease | |
| Nica et al. | Sudoscan's Effectiveness in Identifying Chronic Kidney Disease in Patients With Type 2 Diabetes | |
| RU2825048C1 (ru) | Способ прогнозирования риска высокого темпа прогрессирования хронической болезни почек у пациентов пожилого возраста при сопутствующем сахарном диабете 2 типа |