慢性腎臓病（ＣＫＤ）：予後推定に役立つ指標研究

慢性腎臓病（ＣＫＤ）患者を同定する臨床的試みに着眼した２つの論文

単純な尿たんぱく・アルブミンは蚊帳の外？

●　PeraltaらはクレアチニンベースeGFR単独の信頼性を、クレアチニン、シスタチンＣ、尿中アルブミン・クレアチニン比（ACR）の3つのマーカーを用いたアプローチと比較し、終末期腎疾患・全原因死亡率推定改善につながるという報告。

Detection of Chronic Kidney Disease With Creatinine, Cystatin C, and Urine Albumin-to-Creatinine Ratio and Association With Progression to End-Stage Renal Disease and Mortality
JAMA. Published online April 11, 2011. doi: 10.1001/jama.2011.468

全原因死亡率と終末期腎疾患状況を定義とした相関

エラーバーは95％信頼区間； ACR, albumin-to-creatinine ratio.
aNo chronic kidney disease (CKD) from all biomarker measures: 0.08 (95% CI 0.04-0.17) per 1000 person-years.

●　ＣＫＤの人口動態的・臨床的データ分析から、Tangriらは、ルーチンの検査結果が腎不全発症を正確に予測するという報告

7つのモデルを検討

A Predictive Model for Progression of Chronic Kidney Disease to Kidney Failure
JAMA. Published online April 11, 2011. doi: 10.1001/jama.2011.451


人口動態指標・検査値を利用した予測モデルの開発と信頼性評価
２つの独立したカナダのＣＫＤステージ３－５患者のコホート(estimated GFR, 10-59 mL/min/1.73 m2) を2001年4月1日から2008年12月31日まで
Cox比例ハザード回帰モデルとＣ staticsを利用した評価、integrated discrimination修正、 calibration plots and Akaike Information Criterion for goodness of fit, reclassification improvement (NRI) を行った。

7つのモデル




腎不全　観察　ｖ　予測確率　（3年使用　model 2、model 3、model 6）　Validation Cohort

model 2 :baseline GFR、年齢、性別
model 3 :baseline GFR、年齢、性別、log spot 尿中ACR
model 6 :baseline GFR、年齢、性別、log spot 尿中ACR、血中アルブミン、血中bicarbonate、血中カルシウム

●　Tonelliらは、ＣＫＤ患者のリスク評価への新しいアプローチの臨床的有用性について議論している。

Supplementing Creatinine-Based Estimates of Risk in Chronic Kidney Disease
Is It Time?
JAMA. Published online April 11, 2011. doi: 10.1001/jama.2011.502