A diagnostic criterion for the dynamics of chronic kidney disease in patients with diabetes

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

Aim – to develop and clinically substantiate an objective quantitative diagnostic criterion for the dynamics of chronic kidney disease (CKD) in patients with diabetes mellitus (DM).

Material and methods. A comparative cross-observational study of clinical indicators was performed in a general sample of patients with type 2 diabetes, divided into groups according to the parameter "GFR reduction index (RI_GFR)", which characterizes the dynamics of CKD and the development of cardiorenal syndrome in patients with diabetes. 150 protocols of outpatient consultations were selected using the compliance criteria, including the data on 72 clinical indices. The threshold value for dividing the groups of "slow" and "fast" progression of CKD according to the RI_GFR parameter was 4.21 ml/min/1.73 m2. By the method of correlation analysis, the strength of the interrelations of clinical indicators was determined, the Student's t-test and one-factor analysis of variance were used to compare the mean values of independent variables.

Results. To quantify the dynamics of the progression of CKD in DM patients, a diagnostic parameter RI_GFR was proposed, calculated according to the original formula based on the value of GFR and the duration of the disease of DM. When assessing the statistical relationships between RI_GFR and clinical indicators, the significance of correlations with creatinine levels, duration of diabetes, insulin therapy, age, history of acute myocardial infarction, dosage of sulfonylureas, as well as the absence of correlation with indicators of achievement of glycemic control goals was noted. When dividing the sample into groups according to the rate of progression of CKD, significant differences were found in the parameters of the duration of DM disease and the use of insulin therapy, the total dose of insulin, the level of glycemia, and body mass index. Insufficient level of reliability was found in the parameters of the dosage of sulfonylureas and age.

Conclusion. The developed original diagnostic parameter RI_GFR allows us to give an objective characteristic of the dynamics of CKD in patients with DM. A statistically significant correlation was found between the rate of progression of diabetic kidney damage and cardiovascular risk factors with less influence of the glycemic control factor at the stage of formation of cardiorenal syndrome. To clarify the influence of hemodynamic and glycemic factors on the development of cardiorenal syndrome, it is necessary to continue the study using the logistic regression analysis.

About the authors

Nikolay A. Pervyshin

Samara State Medical University

Author for correspondence.
Email: depoanalgin@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0002-9609-2725

Assistant of the Department of Endocrinology and Geriatrics

Russian Federation, Samara

References

  1. Dedov II, Shestakova MV, Vikulova OK, et al. Epidemiological characteristics of diabetes mellitus in the Russian Federation: clinical and statistical analysis according to the Federal diabetes register data of 01.01.2021. Diabetes Mellitus. 2021;24(3):204-221. (In Russ.). [Дедов И.И., Шестакова М.В., Викулова О.К., и др. Эпидемиологические характеристики сахарного диабета в Российской Федерации: клинико-статистический анализ по данным регистра сахарного диабета на 01.01.2021. Сахарный диабет. 2021;24(3):204-221]. doi: 10.14341/DM12759
  2. Demidova TYu, Zenina SG. New accents in type 2 diabetes melitus management: early prevention of cardiorenal complications. Therapy. 2020;6(8):55-63. (In Russ.). [Демидова Т.Ю., Зенина С.Г. Новые акценты в управлении сахарным диабетом 2 типа: ранняя профилактика кардио- ренальных осложнений. Терапия. 2020;6(8):55-63]. doi: 10.18565/therapy.2020.8.55-63
  3. Boerrigter G, Lapp H, Burnett JC. Modulation of cGMP in heart failure: a new therapeutic paradigm. Handb Exp Pharmacol. 2009;(191):485-506. doi: 10.1007/978-3-540-68964-5_21
  4. Ismail Y, Kasmikha Z, Green HL, et al. Cardio-renal syndrome type 1: epidemiology, pathophysiology, and treatment. Semin Nephrol. 2012;32(1):18-25. doi: 10.1016/j.semnephrol.2011.11.003
  5. Jois P, Mebazaa A. Cardio-renal syndrome type 2: epidemiology, pathophysiology, and treatment. Semin Nephrol. 2012;32(1):26-30. doi: 10.1016/j.semnephrol.2011.11.004
  6. Chuasuwan A, Kellum JA. Cardio-renal syndrome type 3: epidemiology, pathophysiology, and treatment. Semin Nephrol. 2012;32(1):31-9. doi: 10.1016/j.semnephrol.2011.11.005
  7. House AA. Cardio-renal syndrome type 4: epidemiology, pathophysiology and treatment. Semin Nephrol. 2012;32 (1):40-8. doi: 10.1016/j.semnephrol.2011.11.006
  8. Soni SS, Ronco C, Pophale R, et al. Cardio-renal syndrome type 5: epidemiology, pathophysiology, and treatment. Semin Nephrol. 2012;32(1):49-56. doi: 10.1016/j.semnephrol.2011.11.007
  9. Reznik EV, Nikitin IG. Cardiorenal syndrome in patients with chronic heart failure as a stage of the cardiorenal continuum (part I): definition, classification, pathogenesis, diagnosis, epidemiology. The Russian Archives of Internal Medicine. 2019;9(1):5-22. (In Russ.). [Резник Е.В., Никитин И.Г. Кардиоренальный синдром у больных с сердечной недостаточностью как этап кардиоренального континуума (часть I): определение, классификация, патогенез, диагностика, эпидемиология (обзор литературы). Архивъ внутренней медицины. 2019;9(1):5-22]. doi: 10.20514/2226-6704-2019-9-1-5-22
  10. Markova AV, Korsunova EN, Aristarin MA. Cardiovascular risk in patients with arterial hypertension and type 2 diabetes melliyus and chronic kidney disease. Modern problems of science and education. 2015;2. [Маркова А.В., Корсунова Е.Н., Аристарин М.А. Сердечно-сосудистый риск у пациентов с артериальной гипертензией в сочетании с сахарным диабетом 2 типа и хронической болезнью почек. Современные проблемы науки и образования. 2015;2]. Available et: https://science-education.ru/ru/article/view?id=17375
  11. Smirnov AV, Shilov EM, Dobronravov VA, et al. National guidelines. Chronic kidney disease: basic principles of screening, diagnosis, prevention and treatment approaches. Nephrology. 2012;16(1):89-115. (In Russ.). [Смирнов А.В., Шилов Е.М., Добронравов В.А., и др. Национальные рекомендации. Хроническая болезнь почек: основные принципы скрининга, диагностики, профилактики и подходы к лечению. Нефрология. 2012;16(1):89-115]. doi: 10.24884/1561-6274-2012-16-1-89-115
  12. Moiseev VS, Mukhin NA, Smirnov AV, et al. Cardiovascular risk and chronic kidney disease: cardio-nephroprotection strategies. Russian Journal of Cardiology. 2014;19(8):7-37. (In Russ.). [Моисеев В.С., Мухин Н.А., Смирнов А.В., и др. Сердечно-сосудистый риск и хроническая болезнь почек: стратегии кардионефропротекции. Российский кардиологический журнал. 2014;19(8):7-37].
  13. Pervyshin NA, Zelenko LS, Galkin RA, Spivakov DA. Automated workplace of an endocrinologist for the admission of patients with diabetes mellitus (ARME SD). Certificate of state registration of computer programs No. 2018619024 dated July 27, 2018. (In Russ.). [Первышин Н.А., Зеленко Л.С., Галкин Р.А., Спиваков Д.А. Автоматизированное рабочее место врача-эндокринолога для приема пациентов с сахарным диабетом (АРМЭ СД). Свидетельство о государственной регистрации программ для ЭВМ № 2018619024 от 27 июля 2018 г.].
  14. Pervyshin NA, Lebedeva IV, Lebedeva EA, et al. Formalization and informatization of outpatient admission of patients with thyroid diseases. Preventive medicine. 2019;22(6):24-33. (In Russ.). [Первышин Н.А., Лебедева И.В., Лебедева Е.А., и др. Формализация и информатизация амбулаторного приема пациентов с заболеваниями щитовидной железы. Профилактическая медицина. 2019;22(6):24-33]. doi: 10.17116//profmed20192206124
  15. Pervyshin NA, Galkin RA. Formalized protocol of outpatient admission of patients with diabetes mellitus by an endocrinologist. Preventive medicine. 2018;6(21):87-92. (In Russ.). [Первышин Н.А., Галкин Р.А. Формализованный протокол амбулаторного приема пациентов с сахарным диабетом врачом-эндокринологом. Профилактическая медицина. 2018;6(21):87-92]. doi: 10.17116/profmed20182106187
  16. Pervyshin NA, Lebedeva EA, Galkin RA, et al. Analysis of clinical features of patients with type 2 diabetes mellitus with different levels of glomerular filtration rate. Aspirantskiy Vestnik Povolzhiya. 2022;22(1):55-63. (In Russ.). [Первышин Н.А., Лебедева Е.А., Галкин Р.А., Попова С.И., Кудашева Е.А. Анализ клинических признаков пациентов с сахарным диабетом 2 типа в группах с различным уровнем скорости клубочковой фильтрации. Аспирантский вестник Поволжья. 2022;22(1):55-63. doi: 10.55531/2072-2354.2022.22.1.55-63
  17. Garganeeva AA, Kuzheleva EA, Borel KN, et al. Diabetes mellitus type 2 and acute myocardial infarction: prognostic options for interaction in patients of different age groups. Diabetes mellitus. 2018;21(2):105-112. (In Russ.). [Гарганеева А.А., Кужелева Е.А., Борель К.Н., и др. Сахарный диабет 2 типа и острый инфаркт миокарда: прогностические варианты взаимодействия у пациентов разных возрастных групп. Сахарный диабет. 2018;21(2):105-112]. doi: 10.14341/DM8828
  18. Nelson R, Grams M, Ballew S, et al. Development of Risk Prediction Equations for Incident Chronic Kidney Disease. JAMA. 2019;322(21):2104-14. doi: 10.1001/jama.2019.17379
  19. Vikulova OK. Chronic kidney disease in patients with diabetes mellitus: epidemiological and clinical aspects of the use of genomic and proteomic markers in preclinical diagnosis and treatment. [Dissertation]. M., 2021. (In Russ.). [Викулова О.К. Хроническая болезнь почек у пациентов с сахарным диабетом: эпидемиологические и клинические аспекты применения геномных и протеомных маркеров в доклинической диагностике и лечении. Диссертация на соискание ученой степени д-ра мед. н. М., 2021]. Available et: https://www.dissercat.com/content
  20. Wahab NN, Cowden EA, Pearce NJ, et al. Is blood glucose an independent predictor of mortality in acute myocardial infarction in the thrombolytic era? J Am Coll Cardiol. 2002,40:1748-1754. doi: 10.1016/s0735-1097(02)02483-x

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download

Copyright (c) 2023 Pervyshin N.A.

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».