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AKI e Trattamenti depurativi di area critica

UN NUOVO MODELLO CLINICO PER L'INSUFFICIENZA RENALE ACUTA (IRA) POST-OPERATORIA: RUOLO DEL OUABAINA ENDOGENA

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INTRODUZIONE E RAZIONALE

L'IRA è una frequente complicanza postchirurgica gravata da iportante morbidità e mortalità. [1] Tale condizione è presente, in vario grado, in circa il 5% di tutti i pazienti ospedalizzati, in particolare nel primo postoperatorio degli interventi di chirurgia maggiore (60%). In letteratura sono presenti molti modelli predittivi per IRA severa (che di supporto dialitico in acuto (RRT) [2], sviluppati al fine di individuare i pazienti ad elevato rischio per lo  sviluppo di complicanze renali post-chirurgiche. Tuttavia pochi studi sono focalizzati sui suoi stati più precoci di tale patologia, nonostante sia noto come anche piccoli l’aumenti del valore di creatininemia siano correlati ad un allungamento dei tempi degenza, richiedano interventi terapeutici aggiuntivi e portando ad un aumento dei costi collegati alle cure dei pazienti.

La Ouabaina Endogena (EO) è un ormone dello stress con effetti emodinamici e renali [3]. Il nostro gruppo ha già segnalato una relazione tra elevati livelli EO e sviluppo di complicanze renali [4].

Il nostro obiettivo è quello di sviluppare un nuovo modello predittivo di IRA non RRT (includendo sia variabili cliniche che i livelli di EO) che possa essere di aiuto concretamente nella pratica clinica quotidiana.

CASISTICA E METODI

L'outcome studiato è stato l'IRA stadio II secondo AKIN. Un primo modello di rischio (CLIN-IRA) è stato realizzato considerando variabili cliniche (età, sesso, tipo di intervento, FE, GFR basale, ipertensione arteriosa, re-intervento). Un secondo punteggio di rischio (CLIN-EO- IRA) è stato sviluppato aggiungendo allo score precednte il rischio derivato di valori preoperatori di EO. Punteggi di rischio,  Per confrontare tali score di rischio abbiamo scelto il modello del Northern New England Cardiovascular Disease Study Group (NNECDSG), unico modello pre-operatorio per IRA non RRT presente in letteratura [5] (full text).

Le capacità di predire IRA sono state espresse come l'area sottesa dalla curva ROC (Area Under Curve, AUC).

RISULTATI

Abbiamo reclutato più di 800 pazienti consecutivi sottoposti ad intervento cardio-chirurgico elettivo. Di questi, 79 hanno sviluppato IRA (9,9%) secondo AKIN stadio II o successivo. I livelli preoperatori di EO si sono confermati fortemente associati con lo sviluppo di IRA post operatoria (incidenza di IRA rispettivamente 2,2%,  9,8% e 17,7% in base ai terzili di EO preoperatori, p<0,00001) e di complicanze post-operatorie (come ma la mortalità ospedaliera totale e l’allungamento dei tempi degenza in terapia intensiva; p-value <0,05 per entrambe le variabili) [Figura 1].

Il modello NNECDSG si è confermato come buon predittore di IRA (AUC 0,73±0,028 con IC95% 0,68-0,79). Tale risultato risultava paragonabile a quello ottenuto sulla popolazione presente in letteratura sulla quale era stato sviluppato. Il nostro modello CLIN-IRA aveva una efficacia migliore nel prevedere complicanze renali post-chirurgiche: AUC 0,78 con IC95% 0,73-0,83 per sé. Ciò non di meno, l’aggiunta dei livelli preoperatori EO (CLIN-EO-IRA) ne ha ulteriormente aumento l’accuratezza diagnostica portando la AUC a 0,83 (IC 95% 0,79-0,87).

Tali differenze nelle AUC, rispettivamente pari a 0,06 e 0,1 (IC95%: -0,14 a 0,03) risultavano essere statisticamente significativa (p-value 0,03 e <0,01) [Figura 2].

CONCLUSIONI

Abbiamo sviluppato un modello predittivo di IRA post-cardiochirurgica preciso e funzionale sulla base poche variabili cliniche preoperatorie. Questo modello è stato notevolmente migliorato con l'aggiunta dei livelli di EO (marcatore di danno vascolare subclinico). Entrambi i modelli, semplici e facilmente applicabili al letto del malato, possono essere usati nella pratica clinica per fornire una stima del rischio di sviluppo di IRA post-chirurgica. Infatti tali modelli, con un punteggio positivo, sono reali punteggio di rischio supplementare di sviluppare IRA rispetto alla popolazione generale ospedaliera. 

Attualmente non sono disponibili biomarcatori in grado di quantificare la predisposizione individuale allo sviluppo di IRA post-operatorio; ad oggi tale funzione è parzialmente supplita dall’utilizzo di modelli predittivi di danno renale post-operatorio. Noi proponiamo di utilizzare la EO come biomarcatore di suscettibilità individuale da affiancare ed integrare ai vari modelli predittivi presenti in letteratura [Figura 3].

release  1
pubblicata il  19 settembre 2013 
da M. SIMONINI, E. BIGNAMI, C. LANZANI, E. FRATI, N. CASAMASSIMA, R. MERONI, E. MESSAGGIO, P. MANUNTA
(Istituto Scientifico San Raffaele, Nefrologia, Università San Raffaele Milano)
Parole chiave: danno renale acuto, insufficienza renale acuta, nefrologia clinica
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