Clinical Course of Recurrent Urolithiasis: A Pilot Study

封面

如何引用文章

全文:

开放存取 开放存取
受限制的访问 ##reader.subscriptionAccessGranted##
受限制的访问 订阅存取

详细

BACKGROUND: Urolithiasis is one of the most common urological disorders, characterized by a chronic recurrent course. Various predictive models have been proposed to assess the risk of stone recurrence. However, their effectiveness remains limited, which necessitates further investigation into the clinical features of the disease, including its recurrent nature.

AIM: To evaluate the features of the clinical course of recurrent urolithiasis.

METHODS: This study included 471 patients admitted to a urology department between 2019 and 2021 with a diagnosis of urolithiasis (ICD-10 codes N20, N23). Statistical analysis of data was performed using RStudio (version 4.3.3).

RESULTS: Compared to patients with first-onset urolithiasis, those with recurrent disease had a higher body mass index (28.0 and 27.4 kg/m2, respectively; p = 0.043), a higher prevalence of overweight (76.6% and 67.5%, respectively; p = 0.002), and a greater number of stones in each kidney and overall in both kidneys. The total stone volume was also significantly higher in recurrent urolithiasis: median 855 mm3 and 433 mm3, respectively (p < 0.001). A history of spontaneous stone passage was reported in 42% of patients, whereas 58% had previously undergone surgical intervention for urolithiasis. Patients with a history of surgical interventions for urolithiasis had a higher body mass index, a more frequent presence of obesity compared to patients with spontaneous stone passage (39.2% and 23.8%, respectively; p = 0.011), as well as a greater number of urinary stones in both kidneys.

CONCLUSION: Recurrent urolithiasis is more common among patients with excess body weight and is associated with more intensive stone formation than in patients with first-onset of urolithiasis. In recurrent urolithiasis, obesity is linked to an increased need for surgical intervention and a lower probability of spontaneous stone passage. In this context, body weight normalization appears to be the most appropriate strategy for reducing the risk of urolithiasis recurrence.

作者简介

Armais Kamalov

Lomonosov Moscow State University

Email: armais.kamalov@rambler.ru
ORCID iD: 0000-0003-4251-7545
SPIN 代码: 6609-5468

MD, Dr. Sci. (Medicine), Professor, Academician of the Russian Academy of Sciences

俄罗斯联邦, Moscow

Olga Nesterova

Lomonosov Moscow State University

编辑信件的主要联系方式.
Email: oy.nesterova@gmail.com
ORCID iD: 0000-0003-3355-4547
SPIN 代码: 9662-7522

MD, Cand. Sci. (Medicine)

俄罗斯联邦, Moscow

Ilya Burlakov

Lomonosov Moscow State University

Email: forffmmsu@gmail.com
ORCID iD: 0009-0000-9115-7799
俄罗斯联邦, Moscow

Nikolay Sorokin

Lomonosov Moscow State University

Email: nisorokin@mail.ru
ORCID iD: 0000-0001-9466-7567

MD, Dr. Sci. (Medicine), Professor

俄罗斯联邦, Moscow

David Kamalov

Lomonosov Moscow State University

Email: davidffm@mail.ru
ORCID iD: 0009-0003-3069-7128
SPIN 代码: 3594-5277

MD, Cand. Sci. (Medicine)

俄罗斯联邦, Moscow

Andrew Strigunov

Lomonosov Moscow State University

Email: an-strigunov@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0003-4518-634X
SPIN 代码: 8893-0973

MD, Cand. Sci. (Medicine)

俄罗斯联邦, Moscow

Daniil Stepanchenko

Lomonosov Moscow State University

Email: d.o.stepanchenko@yandex.ru
ORCID iD: 0009-0002-7664-8308
俄罗斯联邦, Moscow

Daria Derevnina

Lomonosov Moscow State University

Email: derevnina-ds@yandex.ru
ORCID iD: 0009-0009-6871-779X
俄罗斯联邦, Moscow

参考

  1. Kaprin AD, Apolikhin OI, Sivkov AV, et al. The incidence of urolithiasis in the Russian Federation from 2005 to 2020. Experimental and Clinical Urology. 2022;15(2)10–17. doi: 10.29188/2222-8543-2022-15-2-10-17 EDN: EATILC
  2. Kachkoul R, Touimi GB, El Mouhri G, et al. Urolithiasis: History, epidemiology, aetiologic factors and management. Malays J Pathol. 2023; 45(3):333–352.
  3. Ma Y, Cheng C, Jian Z, et al. Risk factors for nephrolithiasis formation: an umbrella review. Int J Surg. 2024;110(9):5733–5744. doi: 10.1097/JS9.0000000000001719
  4. Wang K, Ge J, Han W, et al. Risk factors for kidney stone disease recurrence: a comprehensive meta-analysis. BMC Urol. 2022;22(1):62. doi: 10.1186/s12894-022-01017-4
  5. Xia K, Xu Y, Qi Q, et al. Establishment of a new predictive model for the recurrence of upper urinary tract stones. Int Urol Nephrol. 2023;55(10): 2411–2420. doi: 10.1007/s11255-023-03698-8.
  6. Rule AD, Lieske JC, Li X, et al. The ROKS nomogram for predicting a second symptomatic stone episode. J Am Soc Nephrol. 2014;25(12): 2878–2886. doi: 10.1681/ASN.2013091011
  7. D’Costa MR, Haley WE, Mara KC, et al. Symptomatic and radiographic manifestations of kidney stone recurrence and their prediction by risk factors: A prospective cohort study. J Am Soc Nephrol. 2019;30(7):1251–1260. doi: 10.1681/ASN.2018121241
  8. Iremashvili V, Li S, Penniston KL, et al. External validation of the recurrence of kidney stone nomogram in a surgical cohort. J Endourol. 2019;33(6):475–479. doi: 10.1089/end.2018.0893
  9. Vaughan LE, Enders FT, Lieske JC, et al. Predictors of symptomatic kidney stone recurrence after the first and subsequent episodes. Mayo Clin Proc. 2019;94(2):202–210. doi: 10.1016/j.mayocp.2018.09.016
  10. Kavoussi NL, Da Silva A, Floyd C, et al. Feasibility of stone recurrence risk stratification using the recurrence of kidney stone (ROKS) nomogram. Urolithiasis. 2023;51(1):73. doi: 10.1007/s00240-023-01446-2
  11. Liang D, Liu C, Yang M. The association of visceral adiposity index with the risk of kidney stone and kidney stone recurrence. BMC Nephrol. 2023;24(1):368. doi: 10.1186/s12882-023-03421-w
  12. Lee S-C, Kim Y-J, Kim T-H, et al. Impact of obesity in patients with urolithiasis and its prognostic usefulness in stone recurrence. J Urol. 2008;179(2):570–574. doi: 10.1016/j.juro.2007.09.040
  13. Huang H, Chen S, Zhang W, et al. High perirenal fat thickness predicts a greater risk of recurrence in Chinese patients with unilateral nephrolithiasis. Ren Fail. 2023;45(1):2158870. doi: 10.1080/0886022X.2022.2158870
  14. Yamashita S, Iguchi T, Nishizawa S, et al. Recurrent stone-forming patients have high visceral fat ratio based on computed tomography images compared to first-time stone-forming patients. Int J Urol. 2018;25(6): 569–573. doi: 10.1111/iju.13564
  15. Rodríguez-Monsalve M, Durán-Poveda M, Gómez Dos Santos V, et al. Impact of obesity on hospitalization burden of urolithiasis in Spain between 1997 and 2021. J Clin Med. 2025;14(2):381. doi: 10.3390/jcm1402038
  16. Antonelli JA, Maalouf NM, Pearle MS, Lotan Y. Use of the National Health and Nutrition Examination Survey to calculate the impact of obesity and diabetes on cost and prevalence of urolithiasis in 2030. Eur Urol. 2014;66(4):724–729. doi: 10.1016/j.eururo.2014.06.036
  17. Wang J, Tian L, Xiao P, Jiao Y. The Pandora’s Box of bariatric surgery: Unveiling the association with kidney stone risk — a cross-sectional study. Obes Surg. 2025;35(4):1476–1483. doi: 10.1007/s11695-025-07795-8
  18. Wang D, Shi F, Zhang D, et al. Relationship between the atherogenic index of plasma and the prevalence of kidney stones: insights from a population-based cross-sectional study. Ren Fail. 2024;46(2):2390566. doi: 10.1080/0886022X.2024.2390566
  19. Hong H, He Y, Gong Z, et al. The association between non-high-density lipoprotein cholesterol to high-density lipoprotein cholesterol ratio (NHHR) and kidney stones: a cross-sectional study. Lipids Health Dis. 2024;23(1):102. doi: 10.1186/s12944-024-02089-x
  20. Kang HW, Seo SP, Kim WT, et al. Hypertriglyceridemia is associated with increased risk for stone recurrence in patients with urolithiasis. Urology. 2014;84(4):766–771. doi: 10.1016/j.urology.2014.06.013
  21. Kang HW, Seo SP, Kwon W-A, et al. Distinct metabolic characteristics and risk of stone recurrence in patients with multiple stones at the first-time presentation. Urology. 2014;84(2):274–278. doi: 10.1016/j.urology.2014.02.02
  22. Alshehri M, Alsaeed H, Alrowili M, et al. Evaluation of risk factors for recurrent renal stone formation among Saudi Arabian patients: Comparison with first renal stone episode. Arch Ital Urol Androl. 2023;95(3):11361. doi: 10.4081/aiua.2023.11361
  23. Yin K, Yin Z, Liu Z, et al. Exploring the association between multiple factors and urolithiasis: A retrospective study and Mendelian randomization analysis. Medicine (Baltimore). 2024;103(18):e37968. doi: 10.1097/MD.0000000000037968
  24. Razi A, Ghiaei A, Dolatabadi FK, Haghighi R. Unraveling the association of bacteria and urinary stones in patients with urolithiasis: an update review article. Front Med (Lausanne). 2024;11:1401808. doi: 10.3389/fmed.2024.1401808
  25. Choi HW, Lee KW, Kim YH. Microbiome in urological diseases: Axis crosstalk and bladder disorders. Investig Clin Urol. 2023;64(2):126–139. doi: 10.4111/icu.20220357
  26. Liu H-L, Gao W-Z, Han Y-J, et al. Analysis of risk factors for stone remnants and recurrence after lateral decubitus percutaneous nephrolithotomy. Eur Rev Med Pharmacol Sci. 2023;27(24):11913–11922. doi: 10.26355/eurrev_202312_34790

补充文件

附件文件
动作
1. JATS XML
2. Fig. 1. Comparative characteristics of parameters in patients with recurrent urolithiasis and primary urolithiasis: body mass index (a), overweight (b), hypertension (c), total number of stones (d), stone density according to computed tomography (e), total volume of stones (f).

下载 (271KB)
3. Fig. 2. Distribution of patients with recurrent urolithiasis depending on the number of stones (a) and previous surgical procedures for urolithiasis (b).

下载 (143KB)
4. Fig. 3. Comparative characteristics of parameters in patients with recurrent urolithiasis, depending on the presence of previous surgical interventions for urolithiasis: body mass index (a), obesity (b), total number of stones (c).

下载 (134KB)

版权所有 © Eco-Vector, 2025

Creative Commons License
此作品已接受知识共享署名-非商业性使用-禁止演绎 4.0国际许可协议的许可。
 


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».