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Vol. 49. Núm. 8.
Páginas 498-499 (Octubre 2017)
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Vol. 49. Núm. 8.
Páginas 498-499 (Octubre 2017)
Carta al Editor
DOI: 10.1016/j.aprim.2016.10.012
Open Access
Reclasificación de función renal en varones entre 65-75 años, según el filtrado glomerular calculado por MDRD y CKD-EPI
Re-classification of kidney function in 65-75 year-old males according to the MDRD and CKD-EPI calculated glomerular filtration rate
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Gabriela Romero Frescoa, María Carnicero Iglesiasb, Ana Claveríac,
Autor para correspondencia
anaclaveria@r.gal

Autora para correspondencia.
, Pilar Gayoso-Dizd
a Medicina Familiar y Comunitaria, Centro de Salud Val Miñor, EOXI Vigo, Vigo, España
b Medicina Familiar y Comunitaria, Centro de Salud Sárdoma, EOXI Vigo, Vigo, España
c Atención Primaria, EOXI Vigo, Red de Investigación en Atención Primaria, Instituto de Investigación Biomédica de Vigo, Vigo, España
d Centro de Salud de Oroso, EOXI Santiago de Compostela, Red de Investigación en Atención Primaria, IDICHUS, Santiago, España
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Tabla 1. Clasificación de pacientes con MDRD y CKD-EPI por cohorte y estadio
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Sr. Editor:

El estudio EPIRCE1 estimó que el 9,24% de población adulta española presenta algún grado de enfermedad renal crónica (ERC). En estadios 3-5 con filtrado glomerular (FG)<60 la prevalencia es del 6,83%, pero se acerca al 20% a partir de los 64 años. Un estudio en un ámbito diferente como puede ser «Evaluación del diagnóstico precoz de aneurisma de aorta por ecografía en el área de Vigo» (ECOAAA)2 reforzaría su validez externa si se detectaran prevalencias comparables. Por otro lado, recientes estudios han demostrado ventajas adicionales de Chronic Kidney Disease Epidemiology Collaboration (CKD-EPI) respecto a la Modification of Diet in Renal Disease (MDRD)3,4, como presentar mayor exactitud, mejorar la capacidad predictiva del FG, y la predicción de mortalidad global, cardiovascular y el riesgo de evolución a ERC terminal. De ahí que sea la fórmula recomendada5 para calcular el FG, pero desconocemos su implantación en los servicios de análisis clínicos de nuestro entorno.

Por todo ello nos propusimos comparar prevalencia de ERC en la cohorte ECOAAA de Vigo y la cohorte estatal EPIRCE, calcular el índice de mejora de la reclasificación (Net Reclassification Improvement, NRI) según la fórmula empleada y describir cuál se utiliza en los servicios de análisis clínicos de los hospitales gallegos públicos.

Para el primer objetivo se realizó un estudio observacional retrospectivo por auditoría de historias clínicas en la cohorte ECOAAA (X) y de tipo poblacional en la cohorte EPIRCE. En la primera se revisaron 1.268 historias de pacientes varones de entre 65 y 74 años, con creatinina registrada; en la EPIRCE, todos los pacientes incluidos eran de la misma edad y sexo. Calculamos el FG por ambas fórmulas y se compararon cohortes con pruebas no paramétricas. Se calculó el NRI6, clasificando a cada paciente como perteneciente al grupo para el que la probabilidad predicha haya sido mayor. Para el segundo objetivo, realizamos un estudio observacional por entrevista telefónica. Contactamos con todos los servicios de análisis clínicos de hospitales gallegos, seleccionando los públicos (14), preguntando a un facultativo del Servicio «¿Qué fórmula utilizan para calcular el FG?»

Se integraron las bases de datos con 606 historias en la cohorte ECOAAA y 762 en la EPIRCE. La prevalencia observada en EPIRCE fue del 62,07% (IC 95%: 58,50-65,45), con un 50,26% en el estadio i-ii; un 10,50% en el iii; un 0,26% en el iv; y un 1,05% en el v. Para ECOAA, la prevalencia de ERC fue del 56,11% (IC 95%: 52,13-60,01), encontrándose en estadios i-i el 46,04%; en estadio iii el 8,75%; en estadio iv el 0,33%; y en estadio v el 0,99%. Las diferencias no fueron significativas. En cuanto al NRI (tabla 1) para eventos, en el EPIRCE fue del 4,65% (3,66-5,64%) y en ECOAA del 4,41% (3,27-5,55%). No observamos reclasificación a no eventos. En cuanto al segundo objetivo, de los 14 servicios de análisis clínicos de los hospitales gallegos públicos, 8 mantienen MDRD como ecuación para el cálculo del FG, 5 se fueron incorporando en los últimos años CKD-EPI y uno de ellos maneja provisionalmente las 2 con vistas a cambiar a CKD-EPI próximamente.

Tabla 1.

Clasificación de pacientes con MDRD y CKD-EPI por cohorte y estadio

  Estadio MDRD  Estadio CKD-EPI 
Estudio    Sin ERC  ERC (I-IIIII  IV  V  Total general 
EPIRCEERC (I-II  333  19a      352 
Estadio 3      61      61 
Estadio 4        3a 
Estadio 5         
Sin ERC  289  50a        339 
Total EPIRCE    289  383  80  762 
ECOAAAERC (I-II  245  13a      258 
Estadio 3      40      40 
Estadio 4       
Estadio 5         
Sin ERC  266  34a        300 
Total ECOAAA    266  279  53  606 
Total general    555  662  133  14  1.368 
a

Pacientes reclasificados que suben de categoría.

En otras publicaciones de nuestro entorno se observan diferentes prevalencias7, en las que pudo influir la fórmula y parámetros analíticos utilizados. En nuestro estudio, tanto la prevalencia global como por estadio son similares a pesar del diferente reclutamiento de pacientes, y al integrar las 2 bases de datos se han podido comparar utilizando pruebas estadísticas. Observamos cómo al utilizar la CKD-EPI aumenta el porcentaje de pacientes clasificados como ERC y un porcentaje importante se reclasifica en un riesgo superior, especialmente destacable en estadios ERC terminal. A pesar de las recomendaciones6, la implantación de CKD-EPI en los servicios de análisis clínicos de los hospitales gallegos no es todavía completa. Las diferencias observadas son clínicamente relevantes. Podrían modificar nuestro manejo en las consultas de atención primaria, con especial hincapié en la prevención de la nefrotoxicidad por evitar fármacos que puedan dar lugar a hiperpotasemia, el uso de antiinflamatorios no esteroideos o contrastes iodados, entre otros4.

Bibliografía
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Abdominal aortic aneurysm screening by ultrasonography in primary care [abstract]. European General Practice Research Network (EGPRN).
Eur J Gen Pract, 20 (2014), pp. 40-60
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K. Matsushita, B.K. Mahmoodi, M. Woodward, J.R. Emberson, T.H. Jafar, S.H. Jee, et al.
Comparison of risk prediction using the CKD-EPI equation and the MDRD study equation for estimated glomerular filtration rate.
JAMA, 307 (2012), pp. 1941-1951
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A.S. Levey, L.A. Stevens, C.H. Schmid, Y.L. Zhang, A.F. Castro, H.I. Feldman, et al.
A new equation to estimate glomerular filtration rate.
Ann Intern Med, 150 (2009), pp. 604-612
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P. Gayoso-Diz, A. Otero-González, M.X. Rodríguez-Álvarez, F. García, A. González-Quintela, Á.L. Martín-de Francisco.
Strategy to estimate risk progression of chronic kidney disease, cardiovascular risk, and referral to nephrology: The EPIRCE Study.
[6]
K.F. Kerr, Z. Wang, H. Janes, R.L. McClelland, B.M. Psaty, M.S. Pepe.
Net reclassification indices for evaluating risk-prediction instruments: A critical review.
Epidemiology, 25 (2014), pp. 114
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N.R. Hill, S.T. Fatoba, J.L. Oke, J.A. Hirst, C.A. O’Callaghan, D.S. Lasserson, et al.
Global Prevalence of Chronic Kidney Disease –A Systematic Review and Meta-Analysis.
PloS ONE., 11 (2016), pp. e0158765

Presentado como comunicación oral en XX Xornadas Galegas de Medicina Familiar y Comunitaria AGAMFEC 2015 en Vigo (Pontevedra).

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