クレアチニンCとシスタチンCの両方を使用してGFR推定方程式を比較して、2型糖尿病性腎症患者の長期腎転帰を予測する

目的：この研究は、EGFRCRE-CYSとその勾配が2型糖尿病性腎症（DN）患者の長期腎転帰の予測を改善できるかどうかを判断することを目的としています。 方法：横断的および縦断的分析には、2003年から2009年までの501型2DN患者が含まれていました。GFRは、EGFRCRE-CYSまたは血清クレアチニンベースの方程式（EGFRCRE）またはシスタチンCベースの方程式（EGFRCYS）のいずれかを使用して推定され、3つのカテゴリ（≥90、60-90、≤60ML/min 1.73m2）に分類されました。患者の割合は、シスタチンCまたは複合測定のいずれかに基づいてカテゴリが再分類された各クレアチニン加算EGFRカテゴリで評価されました。EGFRCRE-CYS、EGFRCYS、およびEGFRCREの長期的な変化は、線形混合効果モデルを使用して推定されました。受信機の動作特性（ROC）曲線を適用して、腎エンドポイントを予測するための異なるEGFR勾配の感度と特異性を研究しました。 結果：横断分析では、EGFRCREはEGFRCRE -CYSと比較して過大評価されていました[中央値-8.5（95％CI：-25.01、1.21）]。より高い値に対するEGFRCREの再分類は、ESRDのリスクの増加と関連していた[OR：4.01（95％CI：2.36〜6.82）]。末期腎疾患（ERSD）を予測するための縦方向分析では、24か月以上のEGFRCRE-CYS（AUC = 0.86±0.03）のROC曲線がEGFRCREおよびEGFRCYS（P <0.05）のROC曲線と比較して増加しました。 結論：この研究は、EGFRCRE-Cys方程式がT2DN患者の腎転帰を予測するためにより正確で敏感である可能性があることを示唆しています。EGFRCRE-Cysを使用した腎衰退の追跡は、臨床環境で腎エンドポイントを決定するための代理として使用できます。

AIMS: This study aimed to determine whether eGFRcre-cys and its slope could improve the prediction of the long-term renal outcome in patients with type 2 diabetic nephropathy (DN). METHODS: The cross-sectional and longitudinal analyses included 501 type 2DN patients from 2003 to 2009. GFR was estimated using either eGFRcre-cys or the serum creatinine-based equation (eGFRcre) or the cystatin C-based equation (eGFRcys), and was classified into 3 categories (≥90, 60-90, ≤60ml/min per 1.73m2). The proportion of patients was evaluated in each creatinine-calculated eGFR category for which the category was reclassified based on either cystatin C or the combined measurement. Long-term changes in eGFRcre-cys, eGFRcys and eGFRcre were estimated using linear mixed effect models. The receiver operating characteristic (ROC) curves was applied to study the sensitivity and specificity of different eGFR slopes for predicting the renal endpoint. RESULTS: In the cross-sectional analyses, eGFRcre was overestimated compared to eGFRcre-cys [median bias -8.5 (95% CI: -25.01, 1.21)]. The reclassification of eGFRcre to a higher value was associated with an increased risk of ESRD [OR: 4.01 (95% CI: 2.36 to 6.82)]. In the longitudinal analyses for predicting end-stage renal disease (ERSD), the ROC curves for eGFRcre-cys (AUC=0.86±0.03) over 24months were increased compared with the ROC curves for eGFRcre and eGFRcys (p<0.05). CONCLUSIONS: The study suggests that the eGFRcre-cys equation may be more precise and sensitive for predicting the renal outcome in T2DN patients. Tracking renal decline using eGFRcre-cys may be used as a surrogate for determining the renal endpoint in a clinical setting.