Estimation of glomerular filtration rate in hospitalized patients : are we overestimating renal function?

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State: Public
Version: After imprimatur
Serval ID
serval:BIB_FA4E25314ACE
Type
PhD thesis: a PhD thesis.
Collection
Publications
Institution
Title
Estimation of glomerular filtration rate in hospitalized patients : are we overestimating renal function?
Author(s)
Frank M.
Director(s)
Burnier  M., Gabutti  L.
Institution details
Université de Lausanne, Faculté de biologie et médecine
Address
Faculté de biologie et de médecine Université de Lausanne UNIL - Bugnon Rue du Bugnon 21 - bureau 4111 CH-1015 Lausanne SUISSE
Publication state
Accepted
Issued date
2013
Language
english
Number of pages
13
Abstract
Estimer la filtration glomérulaire chez les personnes âgées, tout en tenant compte de la difficulté supplémentaire d'évaluer leur masse musculaire, est difficile et particulièrement important pour la prescription de médicaments. Le taux plasmatique de la creatinine dépend à la fois de la fraction d'élimination rénale et extra-rénale et de la masse musculaire. Actuellement, pour estimer là filtration glomérulaire différentes formules sont utilisées, qui se fondent principalement sur la valeur de la créatinine. Néanmoins, en raison de la fraction éliminée par les voies tubulaires et intestinales la clairance de la créatinine surestime généralement le taux de filtration glomérulaire (GFR).
Le but de cette étude est de vérifier la fiabilité de certains marqueurs et algorithmes de la fonction rénale actuellement utilisés et d'évaluer l'avantage additionnel de prendre en considération la masse musculaire mesurée par la bio-impédance dans une population âgée (> 70 ans) et avec une fonction rénale chronique compromise basée sur MDRD eGFR (CKD stades lll-IV). Dans cette étude, nous comparons 5 équations développées pour estimer la fonction rénale et basées respectivement sur la créatinine sérique (Cockcroft et MDRD), la cystatine C (Larsson), la créatinine combinée à la bêta-trace protéine (White), et la créatinine ajustée à la masse musculaire obtenue par analyse de la bio-impédance (MacDonald). La bio-impédance est une méthode couramment utilisée pour estimer la composition corporelle basée sur l'étude des propriétés électriques passives et de la géométrie des tissus biologiques. Cela permet d'estimer les volumes relatifs des différents tissus ou des fluides dans le corps, comme par exemple l'eau corporelle totale, la masse musculaire (=masse maigre) et la masse grasse corporelle.
Nous avons évalué, dans une population âgée d'un service interne, et en utilisant la clairance de l'inuline (single shot) comme le « gold standard », les algorithmes de Cockcroft (GFR CKC), MDRD, Larsson (cystatine C, GFR CYS), White (beta trace protein, GFR BTP) et Macdonald (GFR = ALM, la masse musculaire par bio-impédance.
Les résultats ont montré que le GFR (mean ± SD) mesurée avec l'inuline et calculée avec les algorithmes étaient respectivement de : 34.9±20 ml/min pour l'inuline, 46.7±18.5 ml/min pour CKC, 47.2±23 ml/min pour CYS, 54.4±18.2ml/min pour BTP, 49±15.9 ml/min pour MDRD et 32.9±27.2ml/min pour ALM. Les courbes ROC comparant la sensibilité et la spécificité, l'aire sous la courbe (AUC) et l'intervalle de confiance 95% étaient respectivement de : CKC 0 68 (055-0 81) MDRD 0.76 (0.64-0.87), Cystatin C 0.82 (0.72-0.92), BTP 0.75 (0.63-0.87), ALM 0.65 (0.52-0.78). '
En conclusion, les algorithmes comparés dans cette étude surestiment la GFR dans la population agee et hospitalisée, avec des polymorbidités et une classe CKD lll-IV. L'utilisation de l'impédance bioelectrique pour réduire l'erreur de l'estimation du GFR basé sur la créatinine n'a fourni aucune contribution significative, au contraire, elle a montré de moins bons résultats en comparaison aux autres equations. En fait dans cette étude 75% des patients ont changé leur classification CKD
avec MacDonald (créatinine et masse musculaire), contre 49% avec CYS (cystatine C), 56% avec
MDRD,52% avec Cockcroft et 65% avec BTP. Les meilleurs résultats ont été obtenus avec Larsson (CYS C) et la formule de Cockcroft.
Create date
29/10/2013 11:09
Last modification date
20/08/2019 16:25
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