만성 신장질환 환자에서 고요산혈증과 당뇨병이 함께 발생하면 단독 발생보다 전체 사망 및 말기 신장질환 위험이 더 높다 Ⅲ
Jun 12, 2024
추상적인
소개
만성 신장 질환(CKD)급속히 증가하는 환자 인구와 다음 질환으로 진행될 위험이 높기 때문에 전 세계적으로 공중 보건에 부담이 되고 있습니다.말기 신장 질환(ESKD), 이환율 및 사망률의 불량한 예후[1, 2]. 이들 환자의 주요 사망은 심혈관(CV) 관련 사망입니다. CKD가 진행되면 심혈관 사망, 재경색, 울혈성 심부전, 뇌졸중, 소생 등 심혈관 결과가 악화됩니다[3]. CKD의 가장 흔한 원인은 당뇨병(DM)입니다[4]. 2002년 국립 콜레스테롤 교육 프로그램 보고서에서는 DM을 관상 동맥 심장 질환 위험과 동등한 것으로 지정했으며 DM은 가장 높은 위험 범주에 배치되었습니다[5]. 더욱이, DM과 CKD는 둘 다 CV 사건과 ESKD 진행에 대한 강력한 독립적인 위험 요소입니다[6, 7]. DM은 죽상동맥경화증과 관련된 내막 비후의 부담이 크며, CKD도 내측 석회화를 유발합니다[8]. 따라서 두 가지 상태를 동시에 앓고 있는 환자는 부작용 발생 위험이 매우 높으며 환자 결과가 좋지 않을 수 있습니다.
혈청 요산 수치(UA)는 신장 질환[9], 심혈관 질환(CVD)[10-12] 및 죽상동맥경화증[13]의 위험 요소이기도 합니다. 혈청 UA는 당뇨병이 없는 사람에서도 CKD의 독립적인 위험 요소입니다[14, 15]. 2개의 대규모 역학 연구에서 UA가 신장 질환 발병의 주요 예측 인자인 것으로 나타났습니다 [15, 16]. 더욱이, 고요산혈증은 CKD 환자에서 흔히 발생하며 ESKD의 발생률이 더 높습니다[16]. 여러 연구에 따르면 UA는 제2형 당뇨병의 발병[17-19]과 CKD의 진행을 독립적으로 예측하는 것으로 나타났습니다[20]. 약 20년 동안 UA는 병리학적 영향을 미치는 CKD 및 CVD의 잠재적인 위험 인자로 알려져 왔습니다[21, 22, 23]. 고요산혈증, 당뇨병, CKD 진행 사이의 복잡한 상호 작용을 고려하여 우리는 신장 및 환자 결과에 관한 복잡한 상호 작용을 탐구하는 데 관심이 있습니다. 여기에서 우리는 CKD 환자의 대규모 코호트에서 DM과 고요산혈증이 환자 사망률과 ESKD 발병에 미치는 영향을 조사하는 것을 목표로 했습니다.
행동 양식
코호트 및 정의 연구
In this retrospective cohort study, we enrolled 4380 patients with CKD from the outpatient clinic of the nephrology department, Taichung Veterans General Hospital (TVGH), Taiwan. Our hospital, a medical center with 1500 beds, is the referral hospital for the critically ill and difficult cases in central Taiwan. During the past 30 years, the CKD care program treated >10,000 만성콩팥병 외래환자. CKD는 추정 Glo 황반 여과율(eGFR)로 정의되었습니다.<60ml/min/1.73m2 for > 3 months irrespective of the cause. The eGFR equaltion was from Modification of Diet in Renal Disease (ml/min/1.732m2 ) [24]. DM was confrmed according to the diagnosis of medical records. Hyperuricemia was defined as UA levels >7.0mg/dl for men, or>6. 여성의 경우0mg/dl [21, 25]. 이러한 실험실 데이터는 우리 연구소(TVGH)에서 측정되었습니다.
데이터 수집
We enrolled patients (> 20 years old) with CKD 3–5 from 2007 to 2013 in this study. After follow-up (2.5 years of mean duration) (end data of this study: 31-December-2015), the outcomes were analyzed by mortality and participants received regular dialysis for at least 3 months or renal transplantation (ESKD). Their baseline variables were collected from medical records, including age, gender, stages of CKD, systolic blood pressure (SBP) (baseline and 1 year mean value), and diastolic blood pressure (DBP) (baseline and 1 year mean value), history of coronary artery disease, history of ever smoker, UA (baseline and 1 year mean value), baseline total cholesterol, usage of statin and usage of an angiotensin-converting enzyme inhibitor (ACEi) or angiotensin II receptor blocker (ARB). The stage of CKD was based on the baseline renal function (the frst laboratory data during the recruitment period). We chose the Modification of Diet in Renal Disease (MDRD) formula, instead of the Cockcroft and Gault formula, due to its superior accuracy in diabetic patients with impaired renal functions [26]. Although CKD-EPI (Epidemiology Collaboration) is more accurate than the MDRD equation for subjects with eGFR >60ml/min/1.73m2, MDRD 공식은 투석 시작 및 CKD 유병률을 평가하기 위해 대만 국립 데이터베이스에 적용되는 공식입니다[27-29].
윤리적 승인 및 참여 동의
통계분석
데이터는 연속 변수에 대한 평균 표준 편차와 범주 교정 변수에 대한 비율로 표시되었습니다. 독립적인 양측 t-검정이 사용되었습니다.
예측 변수 및 관심 결과와 연관된 것으로 알려진 중요한 공변량에 대해 조정된 위험 모델(연령, 성별, 흡연 경험, CKD 병기, 1년 평균 SBP, 스타틴 사용, 고요산혈증 약물 사용 및 ACEi/ARB 사용에 대해 조정됨) . 또한, 사망률은 투석과 경쟁 관계이기 때문에 민감도 테스트로 투석의 하위 분포 위험 비율(SHR)을 계산하기 위해 확장된 Cox 비례 위험 모델을 사용했습니다[30]. 또한 CKD의 여러 단계에 따라 DM과 고요산혈증이 전체 원인 사망률과 ESKD에 미치는 영향을 분석했습니다. 통계적 유의성은 p로 설정되었습니다.< 0.05. Statistical analyses were all carried out by using SPSS 22.0 (SPCC, Chicago, Illinois). The extended Cox proportional hazards model was analyzed by SAS software (version 9.4; SAS Institute, Inc., Cary, NC, USA).
