Un nuovo modello di previsione può aiutare i pazienti con nefropatia da IgA a prestare attenzione al rischio di iperuricemia in anticipo

La nefropatia da IgA (IgAN) è attualmente considerata una delle malattie glomerulari primarie più comuni in tutto il mondo, rappresentando il 30% della glomerulonefrite primaria. È una delle principali cause della malattia renale allo stadio terminale (ESRD). L'iperuricemia si riferisce a livelli elevati di acido urico nel sangue dovuti a disordini metabolici delle purine e disordini metabolici dell'acido urico. Rispetto alla popolazione generale, i pazienti con IgAN hanno una maggiore incidenza di iperuricemia e una prognosi peggiore. Pertanto, è di grande importanza scientifica e clinica determinare i fattori di rischio associati alla progressione di IgAN con iperuricemia.

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Gli studi esistenti hanno esplorato solo i fattori che influenzano l'iperuricemia, ma non sono riusciti a valutare completamente il peso di fattori specifici. Questo studio mira a esplorare i fattori di rischio che influenzano l'iperuricemia da IgAN, stabilire un modello di previsione del rischio, fornire una base scientifica e un riferimento per l'identificazione precoce dei gruppi ad alto rischio di iperuricemia e fornire una base per misure di diagnosi e trattamento clinicamente mirate.

Metodo

I dati di base dei pazienti con IgAN sono stati ottenuti dal sistema di cartelle cliniche elettroniche del primo ospedale affiliato dell'ospedale universitario di Zhengzhou. Un totale di 1184 pazienti IgAN sono stati inclusi secondo i seguenti criteri di inclusione ed esclusione e sono state raccolte le loro caratteristiche demografiche e clinicopatologiche.

Criterio di inclusione:

(1) Da gennaio 2012 a giugno 2018, la biopsia renale è stata diagnosticata come IgAN;

(2) Almeno 18 anni;

(3) Dati completi.

Criteri di esclusione:

(1) Non è disponibile alcun punteggio patologico MEST-C o mancano dati sulla velocità di filtrazione glomerulare stimata (eGFR) al basale;

(2) Prima dell'inizio dello studio, utilizzare corticosteroidi e immunosoppressori per il trattamento e assumere farmaci che abbassano l'acido urico e farmaci che influenzano l'acido urico nel sangue, come diuretici, -bloccanti, ecc.;

(3) IgAN secondario: inclusi lupus eritematoso sistemico, porpora di Henoch-Schonlein, spondilite anchilosante, psoriasi, malattie del fegato e tumori.

Sette pazienti su dieci sono stati randomizzati alla coorte di addestramento (n=841) e tre pazienti su dieci sono stati randomizzati alla coorte di convalida (n=343). Sono state utilizzate analisi di regressione logistica univariata e multivariata per vagliare i fattori di rischio per l'iperuricemia e identificare predittori indipendenti.

L'area sotto la curva caratteristica operativa del ricevitore (AUC) è stata utilizzata per distinguere i veri positivi dai falsi positivi nella mappa del rischio di iperuricemia. Per valutare la sua capacità di calibrazione, è stata disegnata una curva di calibrazione. L'analisi della curva decisionale (DCA) è stata utilizzata per determinare la sua utilità clinica calcolando il beneficio netto di un modello di rischio di iperuricemia nei pazienti con IgAN a diverse probabilità di soglia.

Risultato

1. Predittori di screening

Dodici potenziali predittori sono stati selezionati mediante analisi di regressione logistica univariata, quindi 8 potenziali predittori sono stati ulteriormente vagliati mediante analisi di regressione logistica multivariata, tra cui sesso, ipoalbuminemia, ipertrigliceridemia, azoto ureico nel sangue (BUN), velocità di filtrazione glomerulare (eGFR), {{1 }}ora proteine ​​urinarie (24-ora TP), ematuria totale (BUN) e atrofia tubulare/fibrosi interstiziale (T) (Tabella 1).

Tabella 1 Analisi di regressione logistica univariata e multivariata utilizzando i dati della coorte di addestramento

2. Creazione del modello di previsione

Sulla base dei risultati di cui sopra, è stato costruito un modello di previsione per il rischio di iperuricemia nei pazienti con IgAN (Figura 1). L'AUC del nomogramma per predire il rischio di iperuricemia era 0.834 (IC 95% 0.804–0.864) ( Fig. 2A), e l'AUC dell'AUC convalidato era 0.787 (95% CI 0.736–0.839) (Fig. 2B), indicando la performance predittiva del modello Medio, con buon riconoscimento. L'analisi della curva decisionale ha mostrato che il nomogramma del rischio di iperuricemia ha un valore di applicazione clinica (Fig. 2E, Fig. 2F).

Figura 1 Nomogramma per la previsione del rischio di iperuricemia nei pazienti con IgAN

Figura 2 Curve della coda di addestramento e della coda di convalida

A. Curva ROC per la coorte di formazione B. Curva ROC per la coorte di convalida C. Analisi della curva di decisione per la coorte di formazione D. Analisi della curva di decisione per la coorte di convalida

Discussione

Al momento, molti studi hanno dimostrato che l'iperuricemia aggraverà la prognosi dell'IgAN. Pertanto, dovremmo prestare maggiore attenzione ai fattori di rischio dei pazienti IgAN con iperuricemia e stabilire un modello completo di previsione del rischio di iperuricemia per un intervento precoce, ritardare la progressione della malattia e prevenire l'insorgenza di ESRD.

Rispetto agli studi precedenti, questo studio fornisce un set completo di modelli predittivi per IgAN con iperuricemia e ne verifica la fattibilità. Inoltre, la dimensione del campione di questo studio è più ampia rispetto agli studi precedenti, il che fornisce un riferimento più prezioso per la pratica clinica.

Tuttavia, la ricerca attuale presenta ancora alcuni limiti. Innanzitutto, il modello del nomogramma è stato sviluppato e convalidato dall'analisi retrospettiva dei dati clinicopatologici di una singola istituzione, il che potrebbe aver portato a qualche pregiudizio nelle conclusioni. In secondo luogo, questo studio non ha condotto analisi statistiche sulle abitudini alimentari, sui modelli di esercizio e su altri indicatori del paziente e altri parametri importanti potrebbero essere persi. Infine, i pazienti inclusi possono avere un'inevitabile distorsione nei risultati a causa dei diversi regimi di trattamento. Pertanto, prima che il modello del nomogramma possa essere ampiamente utilizzato, è necessario utilizzare dati provenienti da più centri e condurre una convalida esterna per valutarne ulteriormente l'accuratezza e l'affidabilità.

In conclusione, il nomogramma sviluppato in questo studio può prevedere efficacemente il rischio di iperuricemia nei pazienti con IgAN sulla base di fattori clinicopatologici. Questo nuovo approccio pratico fornisce un forte supporto per la valutazione del rischio di iperuricemia nei pazienti con IgAN.

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Riferimento:

Geng YH, Zhang Z, Zhang JJ, et al. Stabilito il primo modello di previsione clinica per quanto riguarda il rischio di iperuricemia nella nefropatia da IgA dell'adulto[J]. Int Urol Nephrol, 2023 febbraio 08.