Metodų nustatančių glomerulų filtracijos greitį retrospektyvinė analizė
Recenzentas / Reviewer | |
Komisijos pirmininkas / Committee Chairman | |
Komisijos narys / Committee Member | |
Komisijos narys / Committee Member | |
Komisijos narys / Committee Member | |
Komisijos narys / Committee Member | |
Komisijos narys / Committee Member |
Įvadas. Lėtinė inkstų ligos (LIL) paplitimas yra toks didelis, kad tai tampa visuotinė visuomenės sveikatos problema. Glomerulų filtracijos greičio nustatymui dažniausiai naudojami netiesiogiai inkstų funkciją apskaičiuojantys metodai – CKD-EPI ir MDRD formulės. Kita vertus, klinikinėje praktikoje atliekami ir tiesiogiai inkstų funkciją nustatantys metodai. Vienas iš jų yra dinaminės inkstų scintigrafijos Gates metodas. Tikslas. Retrospektyviai palyginti dinaminės inkstų scintigrafijos 99mTc-DTPA Gates metodu išmatuotą GFG su netiesioginiu būdu nustatytu GFG, kuris apskaičiuotas naudojant MDRD ir CKD-EPI formules. Uždaviniai. Apskaičiuoti pacientų GFG naudojant MDRD, CKD-EPI formules ir inkstų dinaminės scintigrafijos 99mTc-DTPA tyrimo Gates metodu. Atlikti gautų duomenų palyginimą naudojant statistinės analizės metodus. Tyrimo metodai. Į tyrimą įtraukti pacientai kuriems buvo atlikta dinaminė inkstų scintigrafija su 99mTc-DTPA radiofarmaciniu preparatu. Analizuoti 204 tiriamųjų duomenys. Iš ligos istorijų surinkti duomenys apie tiriamųjų lytį, amžių, kūno svorį, atliktus tyrimus: kreatinino kiekius kraujo serume. Pacientams tuo pačiu metu buvo apskaičiuotas GFG skirtingais metodais: inkstų dinaminės scintigrafijos 99mTc-DTPA Gates metodu, MDRD formule, CKD-EPI formule. Duomenų sklaidos įvertinimui panaudotas Kolmogorovo-Smirnovo testas. Bland-Altman analizė naudota palyginti GFG rezultatus apskaičiuotus minėtais metodais. Spirmano koreliacijos koeficientą panaudojam ryšio tarp kintamųjų įvertinimui. Duomenys pateikėme kaip reikšmių vidurkius ± SD. Skirtumą tarp lyginamųjų grupių vertinome statistiškai reikšmingu kai p<0,05. Rezultatai. Išanalizuoti 204 pacientų įrašai. Tiriamųjų amžiaus vidurkis – 56,66 ± 16,60 metų. Pacientų svorio vidurkis – 83,67 ± 17,76 kg, ūgio vidurkis – 169,83 ± 10,13 cm. Vidutinis kreatinino kiekis kraujyje - 96,17±29,57 µmol/l. Skaičiuojant pagal inkstų dinaminės scintigrafijos 99mTc-DTPA Gates metodą visų ligonių GFG vidurkis sudarė 65,99 ± 30,35 ml/min/1,73 m2, pagal MDRD formulę – 69,35 ± 21,02 ml/min/1,73 m2, pagal CKD-EPI – 62,55 ± 22,36 ml/min/1,73 m2. Taikant Spirmano koreliacijos koeficiento testą nustatyta, kad MDRD ir CKD-EPI formulės rezultatai turi vidutinę koreliaciją su inkstų dinaminės scintigrafijos 99mTc-DTPA Gates metodu gautais rezultatais. Išvados. CKD-EPI formulė tiksliau apskaičiuoja GFG nei MDRD formulė. CKD-EPI ir MDRD pirmoje LIL stadijoje nustato mažesni GFG lyginant su Gates metodu, o likusiose stadijose CKD-EPI ir MDRD formulės nustato didesni. Galimybė, kad bus nustatyta didesnė stadija pagal CKD-EPI formulę negu buvo nustatyta Gates metodu didina amžius. Galimybę, kad pagal MDRD formulę nustatyta stadija bus didesnė negu nustatyta pagal Gates, didina aukštesnis kreatinino kiekis kraujo serume ir kūno masė.
Introduction. Prevalence of chronic kidney disease (CKD) is so high that it has been a worldwide public health problem. Glomerular filtration rate (GFR) is the best overall index of renal function. It is becoming more common to use indirect renal function measurement methods like CKD-EPI and MDRD formulae for staging CKD. On the other hand, direct methods of measurement exist, one of which is renal scintigraphy 99mTc-DTPA Gates protocol. Aim. The aim of this study is to compare GFR measured using Gates method with indirect GFR calculation formulae CKD-EPI and MDRD and analyze the data using statistical methods. Material and methods. Clinical data was collected of patients who underwent Dynamic Renal Scintigraphy with 99mTc-DTPA radioisotope. GFR was estimated simultaneously in 204 patients using the following methods: Gates method, CKD-EPI and MDRD equations. Clinical data variables such as: gender, age, weight, height, body mass index, serum creatinine were used. Patient’s GFR were categorized according to Kidney Disease Improving Global Outcomes (KDIGO) CKD staging guidelines. Kolmogorov-Smirnov test was used to measure qualitative data dispersion. Bland-Altman test was used to compare the GFR calculated with CKD-EPI and MDRD formula with Gates method. Spearman correlation coefficient was used to assess the relationship between variables. The received data is provided as an arithmetic mean ± standard deviation. The confidence level of 0.95 was considered to be satisfactory, so the value of p <0.05 is presented as showing a statistically significant difference. Results. Totally 204 patients were included in this study. Mean patient age was 56,66 ± 16,60 years, mean weight – 83,67 ± 17,76 kg, mean height – 169,83 ± 10,13 cm, mean creatinine amount in blood –96,17±29,57 µmol/l. Gates method mean GFR – 65,99 ± 30,35 ml/min/1,73 m2, MDRD equation GFR mean – 69,35 ± 21,02 ml/min/1,73 m2, CKD-EPI equation GFR mean – CKD-EPI – 62,55 ± 22,36 ml/min/1,73 m2. Using Spearman correlation coefficient test we established that MDRD and CKD-EPI equations have average correlation with Gates method results. Conclusions. CKD-EPI equation more accurately calculated GFR than MDRD equation. In the first stage of CKD CKD-EPI and MDRD equations calculated a lower GFR than Gates method. In the remaining stages CKD-EPI and MDRD equations calculated a higher GFR than Gates method. The chance of CKD-EPI equation to calculate a higher stage of CKD than calculated by Gates method is increased by patient age. The chance of MDRD equation to calculate a higher stage of CKD than calculated by Gates is increase by higher levels of blood creatinine and larger patient weight.