Роля на биомаркерите за стрес на бъбреците в урината за ранно разпознаване на субклинично остро бъбречно увреждане при критично болни пациенти с COVID-19

3. Резултати

3.1. Характеристики на изследваната популация

През периода между май и август 2020 общо 420 лица бяха приети в критичните зони на INER. От тях 69 са били отрицателни за SARS-CoV-2 инфекция; при 44 инфекцията не може да бъде потвърдена; 60 останаха в спешното отделение поради пренасищане на болницата; и 20 умряха там. Информирано съгласие не може да бъде получено за 196 пациенти. По този начин ние включихме 51 пациенти, които предоставиха информирано съгласие за участие в проучването (Фигура 1). От тях 30 са мъже (58,8%); средната възраст е 53 години (IQR: 40–61); 14 са имали хипертония (27,5%); 16 са имали диабет (31,4%); и 21 са били със затлъстяване 41,2%. От 51 индивида, които са изследвани, 25 са развили AKI по време на хоспитализация (групата с AKI, 49,0%) и 26 не са развили AKI (групата без AKI, 51,0%). Общо 11 лица са имали AKI стадий 1 (21,5%); 8 са имали AKI стадий 2 (15,6%); и 6 са имали AKI стадий 3 (11,7%). Основните характеристики на проучваната популация и сравненията между групата с AKI спрямо групата без AKI са показани в Таблица 1.

Фигура 1. Диаграма на изследването. Брой лица, които са оценени за допустимост, и лица, които са включени в проучването

3.2. Ефективност на биомаркерите като предиктори на AKI

Въз основа на най-високите стойности на AUC, специфичност и точност, биомаркерът с най-добро представяне за прогнозиране на AKI по време на целия период на хоспитализация е NGAL при граница от 45 ng/mL. Като се има предвид, че повечето пациенти са развили AKI през първите 7 дни в болницата, ние също така определихме ефективността на биомаркерите за прогнозиране на AKI на ден 7 (Таблица 2). Ефективността на NGAL беше значително по-добра на ден 7, отколкото през целия период на хоспитализация (AUC=0.771 спрямо AUC=0.706; p=0.001 ). Комбинацията от [TIMP-2] × [IGFBP7] при граница от 0,2 (ng/mL)2/1000 бяха вторите най-добри предиктори за AKI и ефективността на тези биомаркери по време на цялата хоспитализация беше подобна на тази на ден 7 (AUC= 0.682 спрямо AUC= 0.671; p=0.632).

Таблица 1. Базови характеристики на изследваната популация

АКИ,остра бъбречна травма; ИТМ,индекс на телесна маса; IMV, инвазивна механична вентилация; PaO2/FiO2, частично артериално кислородно налягане/вдишана кислородна фракция; pCO2, парциално налягане на въглероден диоксид; PEEP, положително налягане в края на издишването; SOFA, оценка на последователна органна недостатъчност; eGFR, изчислена скорост на гломерулна филтрация; Системни стероиди: дексаметазон, метилпреднизолон; преднизон; NGAL, липокалин, свързан с неутрофилна желатиназа; TIMP-2, тъканен инхибитор на металопротеинази 2; IGFBP7, инсулиноподобен растежен фактор, свързващ протеин 7. * Данните са изразени като медиани (интерквартилни диапазони). Сравненията на групата с AKI спрямо групата без AKI бяха направени с помощта на теста хи-квадрат за категорични променливи и Mann-Whitney U за непрекъснати променливи. Стойностите с удебелен шрифт означават статистическа значимост на ниво p По-малко или равно на 0.05.

Таблица 2. Ефективност на биомаркери в урината за прогнозиране на остро бъбречно увреждане при критично болни пациенти с COVID-19.

AKI, остро бъбречно увреждане; AUC, площ под кривата на работните характеристики на приемника; CI, доверителен интервал; PPV, положителна прогнозна стойност; NPV, отрицателна прогнозна стойност; NGAL; липокалин, свързан с неутрофилна желатиназа; TIMP-2, тъканен инхибитор на металопротеинази-2; IGFBP7, инсулиноподобен растежен фактор свързващ протеин 7.

3.3. Времето до AKI е значително по-кратко при индивиди с по-високи стойности на NGAL в урината и [TIMP-2] × [IGFBP7]

Тъй като NGAL 45 ng/mL имаше най-високите стойности на специфичност и точност, ние избрахме тази гранична стойност за анализа на преживяемостта на времето до AKI по време на хоспитализация. Индивиди с NGAL по-голяма или равна на 45 ng/mL са сравнени с тези с<45 ng/mL. Urinary NGAL could not be measured in 3 patients. The time to AKI was significantly shorter in individuals with NGAL ≥ 45 ng/mL than in those with <45 ng/mL; p = 0.028 (Figure 2). Similarly, [TIMP-2] × [IGFBP7] 0.2 (ng/mL)2/1000 had the highest specificity and accuracy, so this cutoff was selected for the survival analysis of the time to AKI during hospitalization. We found that the time to AKI was significantly shorter in individuals with [TIMP-2] × [IGFBP7] ≥ 0.2 ng/mL than in those with <0.2 (ng/mL)2/1000; p = 0.017 (Figure 3).

3.4. Повишените стойности на уринарния [TIMP-2] × [IGFBP7] са рискови фактори за AKI

Едновариантният анализ показва, че пациентите с AKI са по-възрастни (съотношение на риска, HR {{0}}.94, 95% CI: 0.9{{20}}–{ {61}}.99; p=0.034); имаше по-висока честота на хипертония (HR=6.02, 95% CI: 1.42–25.40; p=0.014); имаше нива на [TIMP-2] × [IGFBP7] По-големи или равни на 0,2 (ng/mL)2/1000 (HR=5.11, 95% CI: 1,20 –21.67; p=0.027); и NGAL По-голям или равен на 45 ng/mL (HR=4.00, 95% CI: 1.15–13.81; p=0.028). След коригиране за възможни объркващи променливи, многовариантният анализ показа, че рисковите фактори за AKI по време на периода на хоспитализация са мъжки пол (HR=7.57, 95% CI: 1.28–44.8; p=0.026 ) и [TIMP-2] × [IGFBP7] По-голямо или равно на 0,2 (ng/mL)2/1000 (HR=7.23, 95% CI: 0,99–52,4; p {{65 }}.050) (Таблица 3). На 7-ия ден от хоспитализацията, след коригиране по възраст и пол, открихме, че само [TIMP-2] × [IGFBP7] По-голямо или равно на 0,2 (ng/mL) 2/1000 остава свързано с риск от AKI ( HR=5.91, 95% CI: 1,06–32,7; p=0.042).

3.5. Смъртността е по-висока при индивиди с AKI

Ние изградихме крива на Каплан-Майер за смъртността, сравнявайки групата от 25 пациенти, които са развилиАКИпо време на проследяване с групата от 26 индивида без AKI. Смъртността на лицата, които са развили AKI по всяко време на хоспитализацията, е значително по-висока, отколкото при тези, които никога не са имали AKI, p=0.019 (Фигура 4).

Фигура 2. Кумулативни събития на AKI според концентрациите на NGAL в урината. AKI при лица с NGAL в урината > 45 ng/mL (задна линия) спрямо AKI при индивиди с NGAL в урината < 45 ng/mL (сива линия) по време на хоспитализация (p=0.028). Време 0 съответства на приемане в болница.

Таблица 3. Рискови фактори за остро бъбречно увреждане при критично болни пациенти с COVID-19.

HR, коефициент на опасност; CI, доверителен интервал; NGAL; липокалин, свързан с неутрофилна желатиназа; TIMP-2, тъканен инхибитор на металопротеинази 2; IGFBP7, инсулиноподобен растежен фактор свързващ протеин 7; CPK, креатин фосфокиназа. Променливите бяха въведени в модела, когато алфа нивото на рисковия фактор беше по-малко от 0.15. Възрастта и полът бяха добавени в модела независимо от алфа нивото. Стойностите с удебелен шрифт означават статистическа значимост на ниво p По-малко или равно на 0.05.

Фигура 3. Кумулативни събития на AKI според концентрациите в урината [TIMP-2] × [IGFBP7]. AKI при индивиди с [TIMP-2] × [IGFBP7] > 0.2 (ng/mL)2/1000 (черна линия) срещу. AKI при индивиди с уринарен [TIMP-2] × [IGFBP7] < 0,2 (ng/mL)2/1000 (сива линия) по време на хоспитализация (p=0.013). Време 0 съответства на приемане в болница.

От 25 лица с AKI, 13 са имали преходно AKI (25,5%) и 12 са имали персистиращо AKI (23,5%). CKD-EPI при изписване е подобен при лица с персистираща AKI (79,5 mL/min/1,73 m2, IQR: 17–111) и при тези с преходна AKI (93 mL/min/1,73 m2, IQR: 88–104; p=0.53). Използван е логистичен регресионен анализ за идентифициране на връзката между съответните ковариати със смъртността. Едновариантният анализ показва, че смъртността е по-честа при пациенти на 60 или повече години (HR=5.33, 95% CI: 1.23–23.09; p=0.025); и са имали персистираща AKI (HR=10.83, 95% CI: 1.67–69.91; p=0.012). След коригиране за възможни объркващи променливи, само персистиращото AKI остава свързано със смъртността (HR=7.42, 95% CI: 1.04–53.04; p=0.046) (Таблица 4).