不同公式计算的估算肾小球滤过率对老年慢性肾脏病预后的分析

王旭，马清

(首都医科大学附属北京友谊医院医疗保健中心内科，北京 100050)

慢性疾病已经成为老年人群的一种常见病。全世界约60%的死亡与慢性疾病有关[1]。预计到2020年，这一数字将增加15%[2]。其中，慢性肾脏病(chronic kidney disease，CKD)亦是慢性病家族的重要成员。2005～2012年美国健康和营养调查结果显示，CKD影响了大约13%的人口。2012年我国首个CKD流行病学调查研究显示[3]，我国CKD患病率也高达10.8%，给社会造成了严重的经济负担。2012年全球改善肾脏病预后组织(Kidney Disease Improving Global Outcomes，KDIGO)指南推荐使用慢性肾脏病流行病合作研究(chronic kidney disease epidemiology collaboration，CKD-EPI)公式计算估算肾小球滤过率(estimated glomerular filtration rate，eGFR)来进行肾功能评估，该系列公式是基于肌酐(creatinine，Cr)和胱抑素C(cystatin C，Cys)两个血清学指标开发的，主要包括基于Cr的CKD-EPI(CKD-EPICr)公式、基于Cys的CKD-EPI(CKD-EPICys)公式及基于Cr和Cys联合的CKD-EPI(CKD-EPICrCys)公式[4]。目前，对于老年人群应选取哪个CKD-EPI公式计算eGFR尚无定论。因此，本研究拟通过3种CKD-EPI公式计算的eGFR评估老年人群的肾功能，比较其诊断价值，同时分析CKD患者发生终点事件的危险因素，以期改善老年CKD患者的预后。

1 对象与方法

1.1 研究对象

选取2015年3月至2018年12月于北京友谊医院医疗保健中心行健康体检的具有4年连续资料的老年人(>60岁)共682例，年龄(76.8±7.7)岁，其中男性528例，女性154例。排除标准：(1)肌肉萎缩、截肢等恶性消耗性疾病；(2)服用影响Cr的药物；(3)肾动脉狭窄或一侧肾切除。

1.2 方法

收集患者体质量指数(body mass index，BMI)、血压、既往病史等基本信息。取患者新鲜晨尿测定尿白蛋白/肌酐比值(urinary albumin/creatinine ratio，UACR)。禁食10 h以上留取静脉血样本，测白细胞、红细胞压积、尿素氮、血红蛋白、C-反应蛋白等指标。采用酶法测量血清Cr(Roche公司Modular P800型全自动生化分析仪，美国)，采用免疫比浊法测量Cys(OLYMPUS7500型全自动生化检测仪)。血清及尿液样本均在医疗保健中心化验室(已经成功完成了标准化以及认证体系)进行分析。B型超声波检查颈动脉、视网膜动脉有无狭窄征象等。

运用CKD-EPICr、CKD-EPICys及CKD-EPICrCys公式分别计算eGFR，评估各公式计算的eGFR对终点事件的诊断价值，分析影响不同公式计算的eGFR评估预后的危险因素。设置心血管事件(cardiovascular events，CVE)、快速肾功能下降(rapid kidney function decrease，RKFD)、急性肾损伤(acute kidney injury，AKI)、全因死亡为终点事件。CVE包括急性冠脉综合征、心力衰竭、心源性猝死、脑卒中。RKFD是指eGFR每年下降≥5.0 ml/(min·1.73 m2)，eGFR平均下降速率=(eGFR最后1年-eGFR基线)/随访年限。AKI根据KDIGO指南中AKI 2012年标准[4]诊断：排除梗阻性肾病或脱水状态，48 h内血Cr上升≥0.3 mg/dl或较基线水平增高50%，和(或)尿量<0.5 ml/(kg·h)超过6 h。

1.3 统计学处理

2 结 果

2.1 基线资料

运用CKD-EPICr、CKD-EPICys及CKD-EPICrCys公式计算的eGFR评估的CKD患病率分别为15.69%(107/682)、34.90%(238/682)和21.85%(149/682)，3种公式比较结果显示，差异具有统计学意义(χ2=14.553，P<0.001)。运用CKD-EPICr、CKD-EPICys及CKD-EPICrCy公式计算的eGFR评估的终点事件发生率分别为19.35%(132/682)、28.15%(192/682)和23.75%(196/682)，可见CKD-EPICr和CKD-EPICys公式间、CKD-EPICr和CKD-EPICrCys公式间的差异均有统计学意义(P<0.001)，CKD-EPICys和CKD-EPICrCys公式间差异无统计学意义(P=0.810)。

2.2 3种公式计算的eGFR预测终点事件的价值

CKD-EPICr、CKD-EPICys及CKD-EPICrCys公式计算的eGFR预测全因死亡的AUC分别为0.615(P=0.088)、0.738(P<0.001)和0.709(P=0.002)；预测CVE的AUC分别为0.487(P=0.745)、0.508(P=0.850)和0.505(P=0.901)；预测AKI的AUC分别为0.373(P=0.012)、0.497(P=0.948)和0.457(P=0.397)；预测以CKD-EPICr公式计算的RKFD的AUC分别为0.595(P=0.016)、0.458(P=0.293)和0.496(P=0.910)，以CKD-EPICys公式计算的RKFD的AUC分别为0.512(P=0.671)、0.784(P<0.001)和0.720(P<0.001)，以CKD-EPICrCys公式计算的RKFD的AUC分别为0.500(P=0.671)、0.744(P<0.001)和0.691(P<0.001)；预测以CKD-EPICr公式计算的复合终点事件的AUC分别为0.505(P=0.853)、0.500(P=0.988)和0.500(P=0.997)，以CKD-EPICys公式计算的终点事件的AUC分别为0.496(P=0.860)、0.692(P<0.001)和0.647(P<0.001)，以CKD-EPICrCys公式计算的终点事件的AUC分别为0.489(P=0.642)、0.673(P<0.001)和0.632(P<0.001；图1)。

图1 3种公式计算的eGFR预测终点事件的ROC曲线

A: predicting all-cause death events; B: predicting CVE; C: predicting AKI; D: predicting RKFD calculated by CKD-EPICr; E: predicting RKFD calculated by CKD-EPICys; F: predicting RKFD calculated by CKD-EPICrCys; G: predicting the composite endpoint events calculated by CKD-EPICr; H: predicting the composite endpoint events calculated by CKD-EPICys; I: predicting the composite endpoint events calculated by CKD-EPICrCys. CKD-EPI: chronic kidney disease epidemiology collaboration; Cr: creatinine; Cys: cystatin C; eGFR: estimated glomerular filtration rate; ROC: receiver operating characteristic; CVE: cardiovascular events; RKFD: rapid kidney function decrease; AKI: acute kidney injury.

2.3 终点事件的危险因素分析

ROC曲线结果示，CKD-EPICys与CKD-EPICrCys公式计算的eGFR对终点事件的诊断价值较高，因此，分别考察以二者计算的eGFR评估的终点事件的危险因素。logistic回归分析结果显示，CKD-EPICys与CKD-EPICrCys公式计算eGFR评估的终点事件的危险因素相同，均为UACR、高血压、贫血及住院次数(表1；表2)。

3 讨 论

研究发现，>64岁人群CKD患病率23.4%～35.8%[5]，>70岁人群CKD患病率37.8%～40.0%[6]。本研究结果显示，运用CKD-EPICr公式计算eGFR评估的CKD患病率最低为15.69%，运用CKD-EPICys公式计算eGFR评估的CKD患病率最高为34.90%，与既往研究结果相似。

有研究显示[7]，与CKD-EPICr公式相比较，CKD-EPICys公式计算的eGFR能更好地预测心血管死亡、全因死亡的风险，尤其在eGFR≥60 ml/(min·1.73 m2)时更敏感。同时，比利时的一项研究显示[8]，在eGFR<60 ml/(min·1.73 m2)时，仅采用CKD-EPICys及CKD-EPICrCys公式计算能够预测死亡。Peralta等[9]对采用CKD-EPICr公式计算的eGFR<60 ml/(min·1.73 m2)的人群，重新用CKD-EPICys公式评估，发现其中有24%的人被过度诊断。鉴于此，我们更应监测Cys，以防止过度诊断及治疗。2016年芬兰的一项流行病学调查显示，在≥64岁人群中，CKD-EPICys公式比CKD-EPICr和CKD-EPICrCys公式在指导临床决策方面更准确[10]。本研究结果也表明，CKD-EPICys公式对预后的诊断价值最高。

一项回归分析表明[11]，老年患者eGFR降低的危险因素包括高尿酸血症、蛋白尿、尿路肿瘤、贫血、脑卒中、冠心病和衰老。KDIGO指南还表明，衰老、男性、蛋白尿、高血压、高血糖、脂质代谢异常、心血管疾病史是CKD进展的危险因素。血压控制不佳是男性和女性患者不良预后的共同危险因素[12]。Shardlow等[13]研究显示，高龄、男性、基线eGFR、UACR、血红蛋白、血清白蛋白、碳酸氢盐、糖尿病均为全因死亡的独立预测因子。上述报道与我们的研究结果相符。本研究运用两个诊断价值较高的公式CKD-EPICys及CKD-EPICrCys计算eGFR，并对其评估的终点事件的危险因素进行分析，结果显示，二者计算eGFR评估的独立危险因素相同，均包括UACR、高血压、贫血及住院次数。且本研究对多个终点事件进行了分析，对于存在多种共病的老年人群具有临床意义。

表1 logistic回归分析CKD-EPICys公式计算eGFR评估的终点事件的危险因素

CKD-EPI: chronic kidney disease epidemiology collaboration; Cr: creatinine; Cys: cystatin C; SBP: systolic blood pressure; UACR: urinary albumin/creatinine ratio.

表2 logistic回归分析CKD-EPICrCys公式计算eGFR评估的终点事件的危险因素

CKD-EPI: chronic kidney disease epidemiology collaboration; Cr: creatinine; Cys: cystatin C; SBP: systolic blood pressure; UACR: urinary albumin/creatinine ratio.

综上，采用CKD-EPICys公式计算eGFR评估CKD终点事件最为准确，UACR、高血压、贫血和住院次数是老年CKD不良终点事件的危险因素。本研究的局限性在于单中心、小样本，希望在未来的工作中能弥补不足，扩大样本量，进行更为深入的研究探讨。