PLOS Medicine veröffentlicht Forschungsergebnisse und Kommentare von allgemeinem Interesse mit klaren Auswirkungen auf die Patientenversorgung, die öffentliche Ordnung oder die Agenda der klinischen Forschung.
Rollen Konzeptualisierung, Formale Analyse, Methodik, Schreiben – Originalentwurf, Schreiben – Überprüfung und Bearbeitung
* E-Mail: Sarah.Schrauben@pennmedicine.upenn.edu
Mitgliedschaften Renal, Electrolyte-Hypertension Division, Perelman School of Medicine an der University of Pennsylvania, Philadelphia, Pennsylvania, Vereinigte Staaten von Amerika, Center for Clinical Epidemiology and Biostatistics, Perelman School of Medicine an der University of Pennsylvania, Philadelphia, Pennsylvania, Vereinigte Staaten of America, Department of Biostatistics, Epidemiology, and Informatics, Perelman School of Medicine an der University of Pennsylvania, Philadelphia, Pennsylvania, Vereinigte Staaten von Amerika
https://orcid.org/0000-0003-2557-5161
Rollen Formale Analyse, Methodik, Schreiben – Überprüfung und Bearbeitung
Zugehörigkeit Department of Biostatistics, Epidemiology, and Informatics, Perelman School of Medicine der University of Pennsylvania, Philadelphia, Pennsylvania, Vereinigte Staaten von Amerika
Rollen Konzeptualisierung, Untersuchung, Methodik, Schreiben – Überprüfung und Bearbeitung
Zugehörigkeit Medizinische Klinik, Abteilung Nephrologie; Leonard D. Schaeffer Center for Health Policy & Economics, University of Southern California, Los Angeles, Kalifornien, Vereinigte Staaten von Amerika
https://orcid.org/0000-0002-3559-5134
Rollenermittlung, Schreiben – Überprüfung & Bearbeitung
Zugehörigkeit ECRI Institute, Plymouth Meeting, Pennsylvania, Vereinigte Staaten von Amerika
https://orcid.org/0000-0002-1268-6500
Rollen Formale Analyse, Methodik, Schreiben – Überprüfung und Bearbeitung
Zugehörigkeit Department of Biostatistics, Epidemiology, and Informatics, Perelman School of Medicine der University of Pennsylvania, Philadelphia, Pennsylvania, Vereinigte Staaten von Amerika
Rollenermittlung, Schreiben – Überprüfung & Bearbeitung
Zugehörigkeit Department of Medicine, Division of Nephrology, University of Virginia School of Medicine, Charlotte, Virginia, Vereinigte Staaten von Amerika
https://orcid.org/0000-0003-1707-691X
Rollenermittlung, Schreiben – Überprüfung & Bearbeitung
Affiliations Medical Service, Jesse Brown Veterans Affairs Medical Center, Chicago, Illinois, Vereinigte Staaten von Amerika, Department of Medicine, University of Illinois at Chicago, Chicago, Illinois, Vereinigte Staaten von Amerika
Rollen Datenkuration, Finanzierungsakquise, Untersuchung, Schreiben – Überprüfung und Bearbeitung
Zugehörigkeit Department of Medicine, University of Illinois at Chicago, Chicago, Illinois, Vereinigte Staaten von Amerika
Rollen Datenkuration, Finanzierungsakquise, Untersuchung, Schreiben – Überprüfung und Bearbeitung
Affiliation Department of Medicine, University of Maryland, Baltimore, Maryland, Vereinigte Staaten von Amerika
https://orcid.org/0000-0002-5622-5052
Rollenermittlung, Schreiben – Überprüfung & Bearbeitung
Zugehörigkeit Tulane University School of Medicine, New Orleans, Louisiana, Vereinigte Staaten von Amerika
Rollenermittlung, Schreiben – Überprüfung & Bearbeitung
Affiliation Department of Medicine, Case Western Reserve University, Cleveland, Ohio, Vereinigte Staaten von Amerika
Rollen Datenkuration, Finanzierungsakquise, Untersuchung, Schreiben – Überprüfung und Bearbeitung
Affiliation Division of Nephrology and Hypertension, University Hospitals Cleveland Medical Center, Case Western Reserve University, Louis Stokes Cleveland Veterans Affairs Medical Center, Cleveland, Ohio, Vereinigte Staaten von Amerika
Zu gleichen Teilen zu dieser Arbeit beigetragen mit: Harold I. Feldman, Amanda H. Anderson
Rollen Konzeptualisierung, Datenkuration, Förderakquise, Recherche, Methodik, Projektverwaltung, Ressourcen, Supervision, Schreiben – Originalentwurf, Schreiben – Review & Editieren
Mitgliedschaften Renal, Electrolyte-Hypertension Division, Perelman School of Medicine an der University of Pennsylvania, Philadelphia, Pennsylvania, Vereinigte Staaten von Amerika, Center for Clinical Epidemiology and Biostatistics, Perelman School of Medicine an der University of Pennsylvania, Philadelphia, Pennsylvania, Vereinigte Staaten of America, Department of Biostatistics, Epidemiology, and Informatics, Perelman School of Medicine an der University of Pennsylvania, Philadelphia, Pennsylvania, Vereinigte Staaten von Amerika
https://orcid.org/0000-0003-4572-2608
Zu gleichen Teilen zu dieser Arbeit beigetragen mit: Harold I. Feldman, Amanda H. Anderson
Rollen Datenkuration, Finanzierungsakquise, Untersuchung, Methodik, Supervision, Schreiben – Originalentwurf, Schreiben – Review & Editieren
Zugehörigkeit Department of Epidemiology, School of Public Health and Tropical Medicine, Tulane University, New Orleans, Louisiana, Vereinigte Staaten von Amerika
¶ Die Mitgliedschaft bei den CRIC Study Investigators ist in den Danksagungen angegeben.
Erwachsene mit chronischer Nierenerkrankung (CKD) werden häufiger ins Krankenhaus eingeliefert als solches Ausmaß ohne diese erhöhte Morbidität und sterben mit Krankenhauseinweisungen in Verbindung mit Faktoren sind nicht gut bekannt.
Daten von 3.939 Teilnehmer, die zwischen 2003 und 2008 an der Chronic Renal Insufficiency Cohort (CRIC)-Studie in 7 teil klinische Zentren in den USAnahmen, wurden verwendet, um die primären Ursachen von Krankenhausaufenthalten, Krankenhausaufenthaltsraten und Teilnehmerfaktoren im Zusammenhang mit kardiovaskulären Gesamtursachen zu schätzen , und nicht-kardiovaskuläre Krankenhauseinweisungen während einer medianen Nachbeobachtungszeit von 9,6 Jahren. Die multivariabel-adjustierte Poisson-Regression wurde verwendet, um Faktoren zu identifizieren, die mit der Krankenhauseinweisungsrate verbunden sind, einschließlich Demografie, Blutdruck, geschätzte glomeruläre Filtrationsrate (eGFR) und Proteinurie. Die Krankenhauseinweisungsraten in CRIC wurden mit den Raten in der Nationwide Inpatient Sample (NIS) aus dem Jahr 2012 verglichen. Von den 3.939 CRIC-Teilnehmern waren 45,1 % weiblich und 41,9 % wurden als nicht-hispanische Schwarze identifiziert, mit einem Durchschnittsalter von 57,7 Jahren, und sterben die mittlere eGFR beträgt 44,9 ml/min/1,73 m2. CRIC-Teilnehmer hatten eine unbereinigte Gesamt-Krankenhauseinweisungsrate von 35,0 pro 100 Personenjahre (VJ) [95 % KI: 34,3 bis 35,6] und 11,1 pro 100 PJ [95 % KI: 10,8 bis 11, 5] für kardiovaskuläre Ursachen. Nicht-kardiovaskuläre und kardiovaskuläre Krankenhauseinweisungen jeglicher Ursache waren mit höherenm Alter (≥65 versus 45 bis 64 Jahre), mehr Proteinurie (≥150 bis <500 versus <150 mg/g), höherm systolischen Blutdruck (≥140 versus 120 bis <130 mmHg .) ), Diabetes (im Vergleich zu keinem Diabetes) und niedrigere GFR (<60 versus ≥60 ml/min/1,73m2). Rasse/Ethnie war mit einem höheren Risiko für einen kardiovaskulären Krankenhausaufenthalt verbunden [Ratenverhältnis (RR) 1,25, 95 %-KI: 1,16 bis 1,35, p- Wert < 0,001], während das Risiko bei Frauen war niedriger [RR 0,89, 95 %-KI: 0,83 bis 0,96, p-Wert = 0,002]. Die Rate kardiovaskulärer Krankenhauseinweisungen war bei Patienten mit ≥ 500 mg/g Proteinurie unabhängig von der eGFR höher. Die häufigsten Ursachen für einen Krankenhausaufenthalt waren kardiovaskuläre (31,8 %), Urogenitale (8,7 %), verdauungsfördernde (8,3 %), endokrine, ernährungsbedingte oder metabolische (8,3 %) und respiratorische (6,7 %) Ursachen. Die Krankenhauseinweisungsraten waren in CRIC höher als in den NIS, mit Ausnahme von nicht-kardiovaskulären Krankenhauseinweisungen bei Personen über 65 Jahren. Zu den Einschränkungen der Studie gehören eine mögliche Fehlklassifizierung durch diagnostische Codes, Restverwechslungen und eine potenzielle Verzerrung durch den Effekt gesunder Freiwilliger aufgrund ihrer Beobachtungscharakters.
In of this Studie beobachteten wir, dass. Die Ursachen für einen Krankenhausaufenthalt waren hauptsächlich auf Herz-Kreislauf-Erkrankungen zurückzuführen, aber auch andere Ursachen trugen dazu bei, Urogenital-, Verdauungs- und Endokrine, insbesondere Ernährungs- und Stoffwechselerkrankungen. Es wurde beobachtet, dass. hoher Proteinurie-Spiegel sterben größte Assoziation mit Krankenhauseinweisungen über einen weiten Bereich von Nierenfunktionsniveaus Haben.
Zitat: Schrauben SJ, Chen HY, Lin E, Jepson C, Yang W, Scialla JJ, et al. (2020) Krankenhausaufenthalte bei Erwachsenen mit chronischer Nierenerkrankung in den Vereinigten Staaten: Eine Kohortenstudie. PLoS Med 17(12): e1003470. https://doi.org/10.1371/journal.pmed.1003470
Wissenschaftlicher Herausgeber: Meda E. Pavkov, Centers for Disease Control and Prevention, VEREINIGTE STAATEN
Eingegangen: 10. Mai 2020; Angenommen: 5. November 2020; Veröffentlicht: 11. Dezember 2020
Copyright: © 2020 Schrauben et al. Dies ist ein Open-Access-Artikel, der unter den Bedingungen der Creative Commons Attribution License vertrieben wird und die häufige Verwendung, Verbreitung und Reproduktion in jedem Medium gestattet, sofern der ursprüngliche Autor und die Quelle angegeben werden.
Datenverfügbarkeit: Die Daten aus der CRIC-Studie, die Ergebnisse der Studie unterstützen, sind auf Anfrage beim NIDDK Repository unter https://repository.niddk.nih.gov/studies/cric/ erhältlich. Sie müssen ein registrierter Benutzer des NIDDK sein Repository-Website für den Zugriff und die Verwendung der Daten- und Musteranforderungssysteme. Sie können sich unter https://repository.niddk.nih.gov/register/ registrieren. Anweisungen zum Stellen Anfrage finden SIE unter https://repository.niddk.nih.gov/pages/overall_instructions/ Bitte kontaktieren Sie die NIDDK Repository Communications team (niddk-cr@imsweb.com) sollten Sie Fragen zu den Anfragen haben oder sich nicht sicher sind, welche Ihren Anforderungen entspricht. Die Daten aus der National Inpatient Sample (NIS), die Ergebnisse dieser Studie unterstützen, sind auf Anfrage erhältlich und can beim Healthcare Cost and Utilization Project (HCUP) erworben werden. Für sterben Verfügbarkeit dieser Daten, sterben in Lizenz für diese Studie verwendet wurden, Beschränkungen. Daten can mit Genehmigung von HCUP online über die Online-HCUP-Zentraldistribution erworben werden: https://www.hcup-us.ahrq.gov/tech_assist/centdist.jsp Fragen zum Kauf von Datenbanken can an die HCUP-Zentraldistribution gerichtet werden: E-Mail: HCUPDistributor@AHRQ.gov Telefon: (866) 556-4287 (gebührenfrei) Fax: (866) 792-5313 (gebührenfrei).
Finanzierung: This Arbeit wurde teilweise von den National Institutes of Health (NIH) durch das National Institute of Diabetes and Digestive and Kidney Diseases (NIDDK) unterstützt, https://www.niddk.nih.gov: SJS erhält Unterstützung von NIDDK K23DK 118198 -01A1 und EL erhält Unterstützung von NIDDK K08DK118213. EL erhält auch Unterstützung von der University Kidney Research Organization (https://ukrocharity.org). Für den Inhalt sind ausschließlich die Autorenverantwortlichen und geben nicht unbedingt die Glaubensansichten der National Institutes of Health wieder. Die Finanzierung der CRIC-Studie wurde im Rahmen einer Kooperationsvereinbarung des NIDDK mit den CRIC-Studienprüfern (U01DK060990, U01DK060984, U01DK061022, U01DK061021, U01DK061028, U01DK060980, U01DK060963, U01DK060902 und U24DK060990) erhalten. Darüber hinaus wurde this Arbeit teilweise durch mehrere NIH Clinical and Translational Science Awards (NCATS) an die CRIC Study Investigators unterstützt; https://ncats.nih.gov: Perelman School of Medicine an der University of Pennsylvania NIH/NCATS UL1TR000003, Johns Hopkins University UL1 TR-000424, University of Maryland GCRC M01 RR-16500, Clinical and Translational Science Collaborative of Cleveland, UL1TR000439 vom NCATS, Michigan Institute for Clinical and Health Research (MICHR) UL1TR000433, University of Illinois at Chicago CTSA UL1RR029879, Tulane COBRE for Clinical and Translational Research in Cardiometabolic Diseases P20 GM109036, Kaiser Permanente NIH/NCRR UCSF-CTSI UL1 RR-024 , Abteilung für Innere Medizin, Medizinische Fakultät der Universität von New Mexico, Albuquerque, NM R01DK119199. Die Geldgeber spielt keine Rolle beim Studiendesign, der Datenerhebung und -analyse, der Interpretation der Ergebnisse, der Entscheidung zur Veröffentlichung oder der Erstellung des Manuskripts.
Konkurrierende Konkurrierende: Ich habe sterben Richtlinien der Zeitschrift gelesen und sterben Autoren of this Manuskripts Haben sterben sterbenden konkurrierenden Interessen: EL erhält Einnahmen von Acumen, LLC.
Abkürzung: AHRQ, Agentur für Gesundheitsforschung und -qualität; CCS, Klinisches Klassifikationssystem; CKD, chronische Nierenerkrankung; CRIC, Kohorte mit chronischer Niereninsuffizienz; eGFR, geschätzte glomeruläre Filtrationsrate; ESKD, Nierenerkrankung im Endstadion; GI, Magen-Darm; GU, Urogenitaltrakt; ICD-9, Internationale Klassifikation der Krankheiten, neunte Revision; KDIGO, Nierenerkrankungen zur Verbesserung der globalen Ergebnisse; NH, nicht-hispanisch; NIS, bundesweite stationäre Stichprobe; Y, Personenjahre; RR, Ratenverhältnis; SBP, systolischer Blutdruck; STROBE, Stärkung der Berichterstattung über Beobachtungsstudien in der Epidemiologie; UPCR, Urinprotein-zu-Kreatinin-Verhältnis
Die Prävalenz der chronischen Nierenerkrankung (CKD) ist hoch und betrifft bis zu 15 bis 20 % der erwachsenen Bevölkerung in den Vereinigten Staaten (USA) [1-3]. Zahlreiche Studien Haben belegt, dass. Es wurde berichtet, dass die Krankenhauseinweisungsraten bei Personen mit CKD mehr als doppelt so hoch sind wie bei denen ohne CKD [9]. Hospitalisierungen sterben bei Menschen mit Nierenerkrankungen auftreten, führen auch eher zu weiteren Komplikationen, einschließlich höherer Rehosisierungsraten höherer, Mortalität, längerer Verweildauer und sinkender Nierenfunktion im Vergleich zu Patienten ohne CKD [10–13]. Unvollständige Informationen zu Komorbiditäten und unzureichende Studien zu unterrepräsentierten Bevölkerungsgruppen innerhalb der breiteren US-CNE-Population begrenzen jedoch die Schlussfolgerungen aus diesen Studien bezüglich der Belastung durch einen Krankenhausaufenthalt im Rahmen von CNE. Auch erlauben frühere veröffentlichte Berichte in of this Population keine umfassende Charakterisierung der Risikofaktoren für eine Krankenhauseinweisung [4,11,14–18].
Herz-Kreislauf-Erkrankungen wurden als Hauptursache für Krankenhausaufenthalte bei Patienten mit längerer Nierenerkrankung identifiziert, aber über die anderen Ursachen, sterben zu der hohen Krankenhauseinweisungslast bei Patienten mit früheren Stadien der CKD. Darüber hinaus war die bisherige Untersuchung zu Krankenhauseinweisungen bei Patienten mit Nierenerkrankungen durch die nur eines Zentrums [6], einer Region [10], bestimmter Altersgruppen [11,14], eines Geschlechts [15] oder nur solcher mit Stadium der Nierenerkrankung (ESKD .) ) [7]. Außerdem Haben frühere Studien hauptsächlich retrospektive Schadensdaten [6,7,10,11,21] und Querschnittsdaten [4,16–18] verwendet oder sich hauptsächlich auf die Gesundheitskosten konzentriert, ohne Proteinurie zu berücksichtigen [8,22–24]. Weitere Forschung ist erforderlich, um die Hauptursachen für Krankenhausaufenthalte bei CKD zu charakterisieren, was zu intensiven ambulanten Behandlungsstrategien könnte, um Krankenhausaufenthalte zu reduzieren und letztendlich sterben Morbidität und die Gesundheitskosten in dieser Hochrisikogruppe zu senken.
In Manuskript charakterisieren wir die Belastung durch Krankenhausaufenthalt innerhalb einer verschiedenen Studienpopulation mit leichter bis mittelschwerer CKD, sterben in der multizentrischen Beobachtungsstudie zur chronischen Niereninsuffizienz (CRIC) aufgenommen wurde. Wir untersuchen auch den Zusammenhang demografischer und nierenspezifischer Faktoren mit den Krankenhauseinweisungsraten, charakterisieren die Hauptursachen für Krankenhauseinweisungen und vergleichen die Krankenhauseinweisungsraten in dieser Bevölkerung mit den Raten in Einer Stichprobe, sterben für schnelle Alleeinweisungen in der US-amerikanischen Allgemeinbevölkerung repräsentativ ist.
This Studie WIRD gemäß der Richtlinie zur Stärkung der Berichterstattung über Beobachtungsstudien in der Epidemiologie (STROBE) berichtet (Tabelle S1).
An der CRIC-Studie nahmen zwischen 2003 und 2008 insgesamt 3.939 Männer und Frauen an 7 klinischen Zentren (University of Pennsylvania, Johns Hopkins University, Case Western Reserve University, University of Michigan, University of Illinois at Chicago, Tulane University und Kaiser Permanent of Nordkalifornien ) in den USA. Förderkriterien wurden bereits beschrieben [25,26]. Altersspezifische Kriterien für die geschätzte glomeruläre Filtrationsrate (eGFR) für die Eignung waren wie folgt: 20 bis 70 ml/min/1,73 m2 für Personen im Alter von 21 bis 44 Jahren, 20 bis 60 ml/min/1,73 m2 für Personen im Alter von 45 bis 64 Jahren und 20 bis 50 ml/min/1,73 m2 für Personen im Alter von 65 bis 74 Jahren. Zu den wichtigsten Ausschlusskriterien gehörten eine vorangegangene Dialyse, die länger als 1 Monat dauert, eine Herzinsuffizienz der NYHA-Klasse IIIIV, eine polyzystische Nierenerkrankung oder andere primäre Erkrankungen, sterben eine aktive Immunsuppression erforderten. Die Teilnehmer absolvierten jährliche Klinikbesuche, bei denen Daten erhoben und Blut- und Urinproben entnommen wurden.
Die National Inpatient Sample (NIS) wurde als Darstellung der landesweiten Krankenhauseinweisungen in den USA aus dem Jahr 2012 verwendet. Die NIS ist die größte verfügbare stationäre Datenbank für alle Kostenträger im öffentlichen Bereich, die Krankenhausentlassungsdaten enthält und etwa 95 % aller Krankenhausentlassungen widerspiegelt der USA [27]. Das Jahr 2012 sollte im Vergleich zur CRIC-Kohorte illustrativ sein und wurde gewählt, weil es ein Jahr darstellt, in dem die gesamte ursprüngliche CRIC-Kohorte aufgenommen und die Krankenhausaufenthaltsermittlung optimiert wurde. Das NIS bietet demografische und klinische Merkmale auf Entlassungsebene, die mithilfe der Internationalen Klassifikation der Krankheiten, neunte Revision (ICD-9) oder des Klassifikationssystems (CCS) durchsucht werden can, und wird von der Agentur für Forschung und Qualität im Gesundheitswesen (AHRQ) gesponsert . und das Gesundheitskosten- und Nutzungsprojekt [28].
Krankenhausaufenthalte zwischen 2003 und 2018 unter CRIC-Teilnehmern durch Selbstberichte und Krankenhausabfragen ermittelt und nach Überprüfung der Krankenakten durch das Studienpersonal bestätigt. Alle Krankenhausaufenthalte, sterben während der Nachbeobachtungszeit auftraten, wurden berücksichtigt. Die Beobachtungseinheit in der NIS war ein stationärer Aufenthalt, und nach Anwendung von Entlassungsgewichten wurde die Anzahl der Entlassungen in den USA geschätzt [29].
Die Dauer des Krankenhausaufenthaltes wurde aus dem Entlassungsdatum minus dem Aufnahmedatum plus eins berechnet. Krankenhausaufenthalte, die länger als 1 Kalendertag dauerten, sind der Hauptfokus dieser Arbeit; Krankenhausaufenthalte mit Aufnahme und Entlassung am selben Kalendertag Werden als Krankenhausaufenthalte von ≤ 1 Tag Aufenthalte eingestuft. Um die spezifische Ursache in jedem Krankenhausaufenthaltes zu charakterisieren, wurde der primäre ICD-9- oder ICD-10-Aufnahmecode aus dem Krankenhausentlassungsprotokoll extrahiert und mit der vom AHRQ entwickelten CCS-Software in eine von 18 Kategorien eingeteilt [28]. Die Ursache jeder Krankenhauseinweisung wurde weiter als „kardiovaskuläre“ klassifiziert, wenn sie der AHRQ-definierten Kategorisierung von „Krankheiten des Kreislaufsystems“ wie Bluthochdruck, koronare Atherosklerose und andere Herzerkrankungen, Herzklappen- und Erregungsleitungsstörungen, Herzinsuffizienz, zerebrovaskuläre Erkrankungen entsprach und periphere Gefäßerkrankung, und wenn die primäre Ursache nicht der Definition entsprach, wurde der Krankenhausaufenthalt als „nicht kardiovaskulär“ eingestuft. Weitere Informationen zu den CCS-Kategorien finden Sie in S1 Text.
Alle berücksichtigten Kovariaten für die CRIC-Studie wurden bei der Studienvisite zu Studienbeginn ermittelt. Wir untersuchten Alter, Geschlecht, Bildung, ethnische Zugehörigkeit, Diabetesstatus (basierend auf einer Nüchternglukose von ≥126 mg/dl, einer Nichtnüchternglukose von ≥200 mg/dl oder der selbst berichteten Einnahmen von Insulin oder Medikamenten gegen Blutzuckerkontrolle), systolischer Blutdruck (SBP .) ), berechnet als Durchschnitt von 3 standardisierten Messungen, eGFR, bestimmt mit einer CRIC-spezifischen Gleichung unter Verwendung von Serumkreatinin und Cystatin C (ml/min/1,73m2) [30] und Urinprotein-to-Kreatinin-Ratio (UPCR), berechnet aus der Gesamtproteinkonzentration im Urin geteilt durch die Kreatininkonzentration im Urin (mg/g). Der Ort der Rekrutierung wurde ebenfalls berücksichtigt, um Krankenhauseinweisungen zu berücksichtigen, die möglicherweise mit bestimmten geografischen Regionen und der Fallmischung zusammenhängen. In den NIS-Daten wurde das Alter aus den Entlassungsakten ermittelt und die Verteilung von Diabetes und Rasse/Ethnie (schwarz, weiß, hispanisch und andere) geschätzt [31,32].
Die Analysen folgten eng dem ursprünglichen Planungsdokument. Weitere Informationen finden Sie im S2-Text.
Die Population der CRIC-Studie wurde unter Verwendung von Mittelwerten, Standardabweichungen, Prozentsätzen, Medianen und Interquartilsbereichen beschrieben; Unterschiede in den Schlüsselmerkmalen zwischen den eGFR-Kategorien wurden je nach Bedarf mit ANOVA, Chi-Quadrat-Test und Kruskal-Wallis-Test bewertet. Die in den Analysen verwendeten Nachbeobachtungszeit umfasste die Zeit bis zum Auftreten von ESKD, Entzug, Tod oder Ende der aktuellen Nachbeobachtungszeit (Anfang 2018), je nachdem, was zuerst eintritt, für eine mediane Nachbeobachtungszeit von 9,6 Jahren.
In der CRIC-Studie wurden die nicht adjustierten Raten von kardiovaskulären und nicht kardiovaskulär bedingten Krankenhauseinweisungen aus allen Gründen außerhalb der Gesamtzahl der Krankenhauseinweisungen, sterben während der Nachbeobachtung auftraten geteilt, durch die Gesamtzahl der beobachteten Personenjahre (JJ) berechnet des Krankenhauses für alle Teilnehmer und stratifiziert nach demografischen und nierenspezifischen Ausgangsmerkmalen (Alter, Geschlecht, Rasse/Ethnie, Bildungsstand, Diabetesstatus und Kategorien von SBP, eGFR und UPCR).
Die Krankenhauseinweisungsraten wurden anhand von Poisson-Regressionsmodellen nach Alter, Rasse und Diabetes angepasst, wobei die Nachbeobachtungsdauer als Offset-Term eingeschlossen wurde, um unterschiedliche Nachbeobachtungsdauern zu berücksichtigen. Die Modelle untersuchten die multivariabel-adjustierten Assoziationen der wichtigsten demografischen und nierenspezifischen Kovariaten zu Baseline (Alter <45, 45 bis 64, >64 Jahre), Rasse/Ethnie (nicht-hispanisch [NH] weiß, NH schwarz, hispanisch, andere), Geschlecht (männlich, weiblich), Bildungsniveau (weniger als High School, High School, College, College-Abschluss oder höher), Klinikum (University of Pennsylvania, Johns Hopkins University, Case Western Reserve University, University of Michigan, University of Illinois in Chicago , Tulane University und Kaiser Permanent of Northern California), Diabetes (nein, ja), SBP (<120, 120 bis <130, 130 bis <140, ≥140 mmHg), eGFR (<30, 30 bis <45 , 45 bis <60, ≥60 ml/min/1,73m2) und UPCR (<150, 150 bis <500, ≥500 mg/g) mit Krankenhauseinweisungsraten. Wir modellierten auch Alter, SBP, eGFR und UPCR als mögliche Variablen entsprechend der Einheitenänderung als Reaktion auf die Gutachter. Poisson-Regressionsmodellierung wurde verwendet, um ein relatives Risiko abzuschätzen, das als Ratenverhältnis (RR) und 95-%-Konfidenzintervall (CI) angegeben wird. Zusätzlich zu den Haupteffekten untersucht wir eine Wechselwirkung zwischen Proteinurie (UPCR < 150, 150 bis < 500, ≥ 500 mg/g) und eGFR (< 30, 30 bis < 45, 45 bis < 60, ≥ 60 ml/min/ 1, 73m2).
Die Häufigkeit der einzelnen Hauptursachen für Krankenhauseinweisungen (unter Verwendung der 18 Kategorien von Hauptursachen, sterben von der CCS-Software generiert) während der Nachbeobachtungszeit wurde insgesamt und nach Diabetesstatus berechnet. Wir prüfen die Hospitalisierungsraten (alle Ursachen, kardiovaskuläre, nicht kardiovaskuläre) unter den Teilnehmern der CRIC-Studie und die Raten der NIS-Stichprobe innerhalb von 4 Altersgruppenkategorien (≤45 Jahre, 46 bis 55 Jahre, 56 bis 65 Jahre, ≥ 66 Jahre) , angepasst an die nationale Verteilung von Rasse und Diabetes. In beiden Datensätzen wurde sterben Rate ermittelt, entschädigt sterben Krankenhauseinweisungen für Eine bestimmte Altersgruppe über die Personenzeit der Nachsorge in dieser Gruppe summiert wurden. Die Krankenhauseinweisungsraten in den NIS wurden berechnet, zunächst Entlassungsgewichte auf die NIS-Entlassungsdaten angewendet wurden, um die Anzahl der Krankenhausentlassungen in den USA im Jahr 2012 zu schätzen [29] und this Zahl Dann durch die durch die Volkszählung ermittelte US-Bevölkerung dividiert wurde .
Das CRIC-Studienprotokoll wurde von den institutionellen Prüfungsausschüssen aller teilnehmen Zentren genehmigt: dem Institutional Review Board der University of Pennsylvania (Federalwide Assurance # 00004028), dem Johns Hopkins Institutional Review Board (Study # NA_00044034 / CIR00004697), der University of Maryland, Baltimore Institutional Review Board, University Hospitals Cleveland Medical Center Institutional Review Board, MetroHealth Institutional Review Board, Cleveland Clinic Foundation Institutional Review Board (IRB #5969), University of Michigan Medical School Institutional Review Board (IRBMED), Wayne State University Institutional Review Board, University of Illinois at Chicago Institutional Review Board, Tulane Human Research Protection Office, Institutional Review Boards, Biomedical Social Behavioral (Referenznummer: 140987) und Kaiser Permanente Northern California Institutional Review Board. Die Studie steht im Einklang mit der Deklaration von Helsinki. Alle CRIC-Teilnehmer gaben eine schriftliche Einverständniserklärung ab.
Die Analyse umfasste Daten von 3.939 Teilnehmern der CRIC-Studie (Durchschnittsalter 57,7 Jahre; 54,9% männlich). Die Ausgangsmerkmale der Studienpopulation werden insgesamt und nach eGFR-Kategorien berichtet (Tabelle 1). Alter, Geschlecht, Rasse, Bildung, UPCR- und SBP-Werte sowie Diabetes unterschieden sich signifikant zwischen den eGFR-Kategorien. Insgesamt 11.603 Hospitalisierungen erfolgten zwischen 2003 und 2018 bei einer medianen Nachbeobachtungszeit von 9,6 (Interquartilsabstand [IQR] 4,2 bis 12,5) Jahre.
https://doi.org/10.1371/journal.pmed.1003470.t001
Die unadjustierten Krankenhauseinweisungsraten aller Ursachen betrugen 35,0 pro 100 PJ (95 % KI: 34,3 bis 35,6), mit nicht-kardiovaskulären Raten 23,9 pro 100 PJ (95 % KI: 23,3 bis 24,4) und kardiovaskulären spezifischen Raten von weniger als einem Drittel der Gesamtraten (11,1 pro 100 PJ, 95 %-KI: 10,8 bis 11,5) (S2-Tabelle). Alters-, ethnische und diabetesadaptierte Krankenhauseinweisungsraten für alle Ursachen, kardiovaskuläre und nicht-kardiovaskuläre Erkrankungen waren bei jüngeren Teilnehmern (≥65 Jahre), NH-Black-Teilnehmern und solchen mit Diabetes am höchsten (siehe Abb. 1 und S3-Tabelle). ).
Gemeldete Raten pro 100 PY. Fehlerbalken zeigen 95 %-Konfidenzintervalle an. CRIC, Kohorte mit chronischer Niereninsuffizienz; PY, Personenjahre.
https://doi.org/10.1371/journal.pmed.1003470.g001
Multivariable-adjustierte Assoziationen von demografischen und nierenbezogenen Merkmalen und Krankenhauseinweisungsraten, die als RR und 95 %-KI unter Verwendung kategorialer Versionen von Alter, SBP, UPCR und eGFR angegeben werden, sind in Abb. 2 und S4-Tabelle dargestellt. Bei kontinuierlicher Modellierung zeigt this Variable Eine lineare Beziehung zu den Krankenhauseinweisungsraten (S1 Abb.). Die bereinigten Assoziationen der nicht-kardiovaskulären Krankenhauseinweisungen stimmt weitgehend mit denen der Krankenhauseinweisungen aus allen Gründen überein. Alter ≥65 Jahre (gegenüber 45 bis 64 Jahre), Diabetes (gegenüber kein Diabetes), SBD ≥140 mmHg (gegenüber SBD 120 bis <130 mmHg), UPCR-Kategorien ≥500 und 150 bis <500 mg/g (gegenüber UPCR < 150 mg/g) und einer eGFR-Kategorie <30, 30 bis <45, 45 bis <60 ml/min/1,73m2 (gegenüber eGFR ≥60 ml/min/1,73m2), insbesondere bei einer eGFR <45 ml /min/ 1,73 m2, waren mit höheren Krankenhauseinweisungsraten aus allen Ursachen, kardiovaskulären und nicht kardiovaskulären Ursachen verbunden (siehe Abb. 2 und S4-Tabelle). Die adjustierten Assoziationen der Baseline-Eigenschaften mit den Hospitalisierungsraten-Verhältnissen waren in Größe und Richtung bei allen Typen (alle Ursachen, kardiovaskuläre, nicht kardiovaskuläre) ähnlich, mit Ausnahme von Geschlecht, ethnischer Zugehörigkeit und SBP. Im Vergleich zu Männern erlebten weiblichen Teilnehmern höhere Raten von Krankenhauseinweisungen aus allen Gründen und nicht-kardiovaskulären, aber niedrigeren Raten von kardiovaskulären Krankenhauseinweisungen (alle Ursachen: RR 1,08, 95 %-KI: 1,04 bis 1,13, p-Wert < 0,001, nicht-kardiovaskuläre RR 1,18, 95-%-KI: 1,13 bis 1,24, p-Wert < 0,001, kardiovaskuläre: RR 0,89, 95-%-KI: 0,83 bis 0, 96, p-Wert = 0,002). Im Vergleich zu NH-Weißen erlebten schwarzen NH-Teilnehmern signifikant höhere kardiovaskuläre Krankenhauseinweisungsraten, aber fast die Krankenhauseinweisungen aus allen und nicht-kardiovaskulären Gründen (kardiovaskuläre: RR 1,25, 95 %-KI: 1,16 bis 1,35, p -Wert < 0,001, alle Ursachen RR 1,04, 95 %-KI: 1,00 bis 1,09, p-Wert < 0,001, nicht kardiovaskuläre: RR 0,96, 95 %-KI: 0,91 bis 1, 01, p-Wert < 0,001). Ein SBP-Wert von ≥ 140 mmHg (im Vergleich zu 120 bis <130) war mit mehr Krankenhauseinweisungen aus allen Gründen und nicht kardiovaskulären kardiovaskulär: RR 1,09, 95-%-KI: 1,02 bis 1,17, p- Wert = 0,017), aber ein SBP-Wert von 130 bis <140 war mit erhöhten kardiovaskulären Krankenhauseinweisungen verbunden (RR 1,16, 95-%-KI: 1,04 bis 1,30, p-Wert < 0,001). Es gab einen einheitlichen dosisabhängigen Anstieg bei allen Arten von Krankenhausaufenthalten, wenn die Proteinurie zunahm und die eGFR abnahm (Abb. 2 und S4-Tabelle).
Fehlerbalken zeigen 95 %-Konfidenzintervalle an. Modelle angepasst an Alter, Rasse, Geschlecht, klinisches Zentrum, Bildung, SBP, Diabetes, UPCR und CRIC-Baseline-eGFR. CRIC, Kohorte mit chronischer Niereninsuffizienz; eGFR, geschätzte glomeruläre Filtrationsrate; SBP, systolischer Blutdruck; UPCR, Urinprotein-zu-Kreatinin-Verhältnis.
https://doi.org/10.1371/journal.pmed.1003470.g002
Eine Interaktion zwischen eGFR und Proteinurie war bei allen Krankenhauseinweisungen nachweisbar (p-Wert < 0,001) (Abb. 3 und S5-Tabelle). Die beobachtete Wirkung each Faktors auf die Einweisungsrate war weitgehend auf Teilnehmer mit relativ erhaltener Nierenfunktion beschränkt, wie durch den anderen Faktor. Teilnehmer mit einer eGFR <30 ml/min/1,73m2 erlebten in allen UPCR-Kategorien hohe Krankenhauseinweisungsraten von <150 mg/g und ≥500 mg/g und Teilnehmer mit mittelschwerer bis schwerer Proteinurie (UPCR von ≥500 und 150 bis <500 mg/g). g) hohe Krankenhauseinweisungsraten bei allen eGFR-Werten erlebten.
Angepasste Krankenhauseinweisungsraten für (A) alle Ursachen, (B) nicht kardiovaskuläre und (C) kardiovaskuläre, nach eGFR und Proteinurie. Modelle angepasst an Alter, Rasse, Geschlecht, klinisches Zentrum, Bildung, SBP, Diabetes, UPCR, eGFR und Interaktion zwischen UCPR und eGFR. eGFR, geschätzte glomeruläre Filtrationsrate; SBP, systolischer Blutdruck; UPCR, Urinprotein-zu-Kreatinin-Verhältnis.
https://doi.org/10.1371/journal.pmed.1003470.g003
Die 5 häufigsten Ursachen für einen Krankenhausaufenthalt waren kardiovaskuläre Ursachen (31,8 %). Urogenital (GU)-bezogen (8,7%); verdauungs-/gastrointestinal (GI)-bezogen (8,3%); endokrine, ernährungsbedingte oder metabolische und immunitätsbezogene (8,3%); und respiratorisch bedingt (6,7%) (Abb. 4). Die Muster bei den Teilnehmern mit Diabetes spiegeln das eben beschriebene Gesamtmuster breiter. Teilnehmer ohne Diabetes hatten weniger Aufnahmen aufgrund von endokriner, ernährungsbedingter oder metabolischer und immunologischer Ursachen (4,2 % versus 11,6 %) und mehr Aufnahmen aufgrund von muskuloskelettalen/bindegewebigen Ursachen (8,1 versus 4,9 %) (S2 Abb).
CRIC, Kohorte mit chronischer Niereninsuffizienz.
https://doi.org/10.1371/journal.pmed.1003470.g004
Es wurde beobachtet, dass die nach allen Ursachen bereinigten Hospitalisierungsraten in der CRIC-Kohorte höher waren als in der NIS für jede Alterskategorie (≤45 Jahre: 19,1 versus 7,7; 46 bis ≤55 Jahre: 24,1 versus 9, 3; 56 bis ≤65 Jahre: 26,3 versus 13,1 ; > 65 Jahre: 32,3 versus 31,5 pro 100 PJ) (Abb. 5). Auch die kardiovaskulären Hospitalisierungsraten waren in der CRIC-Kohorte höher als in der NIS in jeder Alterskategorie (≤45 Jahre: 4,1 versus 0,2; 46 bis ≤55 Jahre: 6,9 versus 1,6; 56 bis ≤65 Jahre : 7,8 gegenüber 2,9; >65 Jahre : 11,3 gegenüber 8,2 pro 100 PJ). Die nicht-kardiovaskulären Hospitalisierungsraten blieben in der CRIC-Studie für Personen im Alter von 65 Jahren höher (≤ 45 Jahre: 15,0 versus 7,4; 46 bis ≤ 55 Jahre: 17,2 versus 7,6; 56 bis ≤ 65 Jahre: 18,4 versus 10,3) und waren ähnlich wie der NIS für Personen über 65 Jahre (20,8 versus 23,3 pro 100 PY). Im Allgemeinen waren die Diskrepanzen between den Krankenhauseinweisungsraten in den CRIC- und NIS-Stichproben in den jüngeren Altersgruppen am größten; bei Personen über 65 Jahren waren die Krankenhauseinweisungsraten aus allen Gründen in den beiden Stichproben ähnlicher.
CRIC, Kohorte mit chronischer Niereninsuffizienz.
https://doi.org/10.1371/journal.pmed.1003470.g005
Unadjustierte und adjustierte Hospitalisierungsraten von Krankenhausaufenthalten ≤ 1 Tag sind in den Tabellen S6–S9 und S3 Abb.
In der aktuellen Untersuchung von Teilnehmern der CRIC-Studie, einer gut charakteristischen Kohorte von Personen mit leichter bis mittelschwerer CKD, beobachteten wir, dass Ursachen, insbesondere GI-; GU-; und endokrine, ernährungs- und stoffwechselbezogene Probleme. Wir identifizierten auch mehrere Merkmale, die mit einer erhöhten Krankenhauseinweisung verbunden sind, darunter eine relative erhaltene eGFR (<60 ml/min/1,73m2), ein Blutdruckwert des SBP von >130 mmHg und das Vorliegen einer mäßigen bis schweren Proteinurie. Die Krankenhauseinweisungsraten in der CRIC-Kohorte waren bei Personen unter 65 Jahren Durchweg höher als gleichaltrigen Personen in den NIS, einer repräsentativen nationalen Stichprobe von Krankenhauseinweisungen in den USA. Diese Ergebnisse werfen ein neues Licht darauf, wie sterben Muster und Faktoren im Zusammenhang mit Krankenhauseinweisungen im Umfeld von CNE sterben hohe Belastung durch verschiedene Morbiditäten in dieser Population widerspiegeln.
Frühere Studien haben berichtet, dass ein höheres Alter, weibliches Geschlecht, begleitende Herz-Kreislauf-Erkrankungen, reduzierte eGFR und Diabetes einen Krankenhausaufenthalt bei Patienten mit CKD vorhersagen can [6,7,21,23]. Viele dieser Berichte beschränkt sich jedoch auf retrospektive Kohortenstudien von Personen mit fortgeschrittener CNI, einschließlich Personen mit ESKD-Ereignissen. Ähnlich wie in früheren Studien beobachteten wir, dass.
Der eGFR-Wert, bei dem die Krankenhauseinweisungsraten im Rahmen einer CKD ansteigen, ist nicht gut charakteristisch. In einer gemeindebasierten Kohortenstudie mit älteren Erwachsenen wurde berichtet, dass der mit mehr Krankenhauseinweisungen verbundene eGFR-Spiegel weniger als 30 ml/min/1,73 m2 betrug, this Studie war jedoch auf Erwachsene über 75 Jahre beschränkt [11]. In der aktuellen Studie, die eine viel jüngere Kohorte umfasst, waren die Krankenhauseinweisungsraten selbst bei moderater Reduktion der Nierenfunktion (eGFR-Wert <60 ml/min/1,73 m2) höher, und in Übereinstimmung mit früheren Berichten [4] beobachteten wir, dass Personen mit einer eGFR von 30 bis <45 ml/min/1,73m2 (CKD-Stadion 3b) hatten höhere Raten kardiovaskulär bedingter Krankenhauseinweisungen als solche mit CKD-Stadion 3a (eGFR von 45 bis <60 ml/min/1,73m2 ), selbst nach Anpassung bei Proteinurie und anderen Komorbiditäten. Zusammengenommen legen diese Ergebnisse nahe, dass Patienten mit CKD im Stadium 3 sterben, sterben Mehrheit der Nordamerikaner mit CKD darstellen [1], ein erhöhtes Risiko für Krankenhauseinweisungen haben. Da sich in den USA weniger als 10 % der Personen mit einer eGFR von <60 ml/min/1,73 m2 in der Obhut eines Nephrologen befinden, sollte das Bewusstsein der primären Gesundheitsdienstleister für das erhöhte Krankenhauseinweisungsrisiko bei dieser Personengruppe geschärft werden [33, 34].
[6,8,10,19,21,35–38]. In einer großen gemeindebasierten Längsschnittstudie mit Patienten mit CKD berichteten Hemmelgarn und Kollegen, dass. Als Erweiterung dieser Ergebnisse beobachtet wir, dass bei jedem Proteinurie-Level beobachtet wurden. Selbst bei Vorliegen einer moderaten Proteinurie (150 bis <500 mg/g) waren die Hospitalisierungsraten bei Patienten mit einer eGFR von <45 ml/min/1,73m2 besonders hoch. Zusammen unterstützen diese Ergebnisse die Notwendigkeit, das Risiko einer Krankenhauseinweisung basierend auf der eGFR und dem Schweregrad der Proteinurie zu charakterisieren, was den Nutzen des KDIGO-Staging-Systems for CKD (Kidney Disease Improving Global Outcomes) erfordert, das sowohl eGFR als auch Proteinurie . berücksichtigt [40]. Dadurch könnten Personen mit dem höchsten Risiko für einen Krankenhausaufenthalt effektiver identifiziert werden.
Wir beobachteten, dass Frauen mit leichter bis mittelschwerer CKD mehr Krankenhauseinweisungen aus allen Gründen und nicht-kardiovaskuläre, aber weniger kardiovaskuläre Krankenhauseinweisungen erlitten als Männer. Potenziell can this Beobachtungen mit einer höheren Rate und Schwere von Komplikationen bei Nierenerkrankungen bei Frauen in Verbindung Werden, was im Vergleich zu Männern zu häufigeren Krankenhauseinweisungen aus nicht kardiovaskulären Ursachen wie Elektrolytstörungen oder Unterschätzung der Nierenfunktion Führt [7]. Darüber hinaus kann es zwischen Männern und Frauen Unterschiede in der Prävention, Erkennung und Behandlung von Herz-Kreislauf-Erkrankungen geben. Frühere Literatur hat berichtet, dass Ärzte im Vergleich zu Männern seltener mit Frauen über das Risiko von Herz-Kreislauf-Erkrankungen sprechen und eine qualitative hochwertige Präventivversorgung anbieten oder eine Herzkatheteruntersuchung durchführen lassen als Männer, und in der Vergangenheit wurden Frauen von kardiovaskulären klinischen Studien ausgeschlossen [ 41–43 ]. Darüber hinaus erlitten, sterben Sich als N-schwarz oder hispanisch identifizierten Teilnehmer, mehr kardiovaskuläre Krankenhausweisung als NH-weiße Teilnehmer. Dieses Ergebnis könnte auf die steigende Rate von Herz-Kreislauf-Erkrankungen und deren Risikofaktoren bei diesen Minderheitengruppen im Vergleich zu NH-Weißen zurückgeführt werden [44].
Es wurde berichtet, dass Personen mit CKD im Vorjahr mehr als doppelt so häufig ins Krankenhaus eingeliefert wurden wie Personen ohne CKD [9]. In der aktuellen Studie haben wir diese Ergebnisse erweitert und berichten über die tatsächlichen Krankenhauseinweisungsraten in einer diversen Kohorte von Personen mit bekannter CKD, sowie mit den Raten in einer nationalen repräsentativen Stichprobe aller ins Krankenhaus eingelieferten Amerikaner. Wir beobachteten, dass die Raten für Krankenhauseinweisungen aus allen Gründen und für kardiovaskuläre Erkrankungen in CRIC 2-mal höher waren als in den NIS, während die Raten von nicht-kardiovaskulären Krankenhauseinweisungen in der Gruppe über 65 Jahre ähnlich waren. This Ergebnisse zeigen weiter, dass. Menschen mit CKD in allen Altersgruppen häufiger aus verschiedenen Gründen ins Krankenhaus eingeliefert werden. SIE heben außerdem die Krankenhauseinweisungsrate im Rahmen von CKD im Vergleich zur übrigen US-Bevölkerung hervor.
In der Literatur wird die Hauptlast von Krankenhausaufenthalten bei CKD kardiovaskulären Ursachen zugeschrieben, sterben auf 21% bis 32% aller Krankenhausaufenthalte geschätzt werden [3,10,20]. Mehrere Autoren Haben auch berichtet, dass nach kardiovaskulären Ursachen der Anteil an Krankenhauseinweisungen auf Infektionen (22%) [3] oder Verdauungskrankheiten (9 11 %) verursacht ist [10,20], was sterben Mehrheit der Patienten uncharakterisiert Krankenhaus sterben in der CKD-Population vorkommen, noch nicht charakteristisch. In der aktuellen Studie haben wir auch festgestellt, dass kardiovaskuläre und verdauungsfördernde/GI-bezogene Ursachen für eine große Anzahl von Krankenhauseinweisungen (40,1%) während der CRIC-Nachuntersuchung verantwortlich waren. Diese Studie hat auch 2 andere große Faktoren für die Belastung durch Krankenhausaufenthalte identifiziert, die noch nicht in der CKD-Bevölkerung beschrieben wurden, nämlich GU-bedingte Ursachen und endokrine, ernährungs- und stoffwechselbedingte Ursachen. Die GU-bezogene CCS-Kategorie umfasst Erkrankungen, die mit der Nierenerkrankung selbst zusammenhängend, wie akute Nierenschädigung und chronisches Nierenversagen, sowie der Harnwege, einschließlich Hydronephrose, Steine und Infektionen (weitere Informationen finden Sie im S1-Text). Die breite Kategorie der Endokrinen, ernährungs- und stoffwechselbedingte Krankenhausweisungen umfasst nur viele Kategorien, die eindeutig mit endokrinen und Ernährungsproblemen zusammenhängen, wie Diabetes, Schilddrüsenerkrankungen und Ernährungsmängel, sondern auch Ursachen, sterben auf Nierenerkrankungen, einschließlich Gicht, zurückgeführt Werden can , Flüssigkeits- und Elektrolytstörungen sowie Störungen des Mineralstoffwechsels. Diese Krankenhauseinweisungen waren besonders häufig bei CRIC-Teilnehmern mit Diabetes im Vergleich zu denen ohne Diabetes (11,6 % bzw. 4,2 %), was besonders wichtig ist, da schnell die Hälfte der Personen mit CKD Diabetes hat [45]. Insgesamt sind fast 70 % der Krankenhauseinweisungen bei CKD nicht auf Herz-Kreislauf-Erkrankungen CNI könnte eine sehr wichtige Strategie sein, um die Krankenhauseinweisungen bei CNI-Patienten zu reduzieren. Zukünftige kurzfristig, sterben auf sterben zugrundeliegenden Ursachen endokriner, ernährungs- und stoffwechselbedingter Einweisungen sind, wie z.
Unsere Studie weist mehrere potenzielle Einschränkungen auf, sterben bei der Interpretation ihrer Ergebnisse berücksichtigt werden sollten. Erstens unterliegen Diagnosecodes und die CCS-Kategorisierungen einer Fehlklassifizierung. Wir vermuten. Angesichts der großen Zahl von Krankenhauseinweisungen in verschiedenen Regionen der USA erwarten wir jedoch, dass dies unsere Gesamtergebnisse nicht entkräftet. Außerdem ist, wie bei allen Beobachtungsstudien, ein Rest-Confounding möglich. Darüber hinaus wurden in die CRIC-Studie Freiwillige aufgenommen, was die Generalisierbarkeit dieser Ergebnisse eingeschränkt kann. Die Aufnahmekriterien Patienten mit fortgeschrittener Herzerkrankung aus, was unsere Ergebnisse in Richtung auf mehr Nicht-kardiovaskuläre Krankenhausweisungen verzerrt Haben könnten. Unsere Studie weist auch mehrere wichtige Stärken auf, darunter sterben große prospektive Kohorte guter Teilnehmer mit leichter bis mittelschwerer CKD aus 7 klinischen Zentren in den USA, deren Krankenhausaufenthalte durch mehrere Erfassungsansätze erfasst Werden. Darüber hinaus konnten wir die Krankenhauseinweisungsraten für Proteinurie anpassen, einen körperlichen Marker für die Ergebnisvorhersage, der eine erste Einschränkung vieler früherer Studien im Zusammenhang mit Krankenhauseinweisungen in der CKD-Population war. Darüber hinaus WIRD geschätzt, dass sterben NIS etwa 95 % aller Krankenhausentlassungen in den USA ausmacht. Schließlich ist die Altersverteilung der CRIC-Studienpopulationen deutlich breiter als die Verteilung anderer prospektiver Beobachtungskohorten mit CKD, sterben hauptsächlich Krankenhausaufenthaltsdaten bei jüngeren Personen Haben.
Die beobachtete Krankenhauseinweisungsrate bei CKD-Patienten war viel höher als die Rate in der Allgemeinbevölkerung im Alter von ≤ 65 Jahren. Obwohl Herz-Kreislauf-Erkrankungen häufigste Ursache für Krankenhausaufenthalte sind, sind die meisten Krankenhausaufenthalte auf nicht- die kardiovaskulären Erkrankungen, einschließlich GI-; GU-; und endokrine, ernährungs- und stoffwechselbedingte Ursachen. Eine schwere Proteinurie ist ein starker Risikofaktor für einen Krankenhausaufenthalt. Diese Ergebnisse unterstreichen sterben Notwendigkeit, bessere Ansätze zur Identifizierung von Patienten mit einem Risiko für schwere CKD-Komplikationen zu entwickeln und Strategien zur Abschwächung zu entwickeln, um sterben Ergebnisse bei CKD zu verbessern.
https://doi.org/10.1371/journal.pmed.1003470.s001
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https://doi.org/10.1371/journal.pmed.1003470.s009
Angegebene Raten pro 100 Personenjahre.
https://doi.org/10.1371/journal.pmed.1003470.s010
https://doi.org/10.1371/journal.pmed.1003470.s011
https://doi.org/10.1371/journal.pmed.1003470.s012
https://doi.org/10.1371/journal.pmed.1003470.s013
https://doi.org/10.1371/journal.pmed.1003470.s014
Die Autoren danken den Ermittlern der CRIC-Studie (Lawrence J. Appel, MD, MPH; Alan S. Go, MD; Jiang He, MD, PhD; Robert G. Nelson, MD, PhD, MS; Panduranga S. Rao, MD ; Mahboob Rahman, MD, Vallabh O. Shah, PhD, MS, Raymond R. Townsend, MD, und Mark L. Unruh, MD, MS), Mitarbeiter und Teilnehmer für ihre wichtigen Beiträge.
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