Con il modello predittivo sviluppato a Vienna per le complicanze del diabete
I punti temporali successivi sono indicati da una colorazione più chiara.
La linea continua a 45° che parte da 0 indica un perfetto accordo tra i valori eGFR stimati e osservati.
Credito:
JAMA Network Open (2023).
DOI: 10.1001/jamannetworkopen.2023.1870
Circa il 40% delle persone con diabete sviluppa una malattia renale cronica, che porta a un successivo deterioramento e persino alla completa perdita della funzione renale. Fino ad ora non è stato possibile prevedere se ea quale velocità progredirà la malattia renale. La diagnosi precoce è essenziale per ritardare o evitare l’insufficienza renale che richiede la dialisi.
Nell’ambito di un progetto di ricerca internazionale guidato da MedUni Vienna, è stato sviluppato uno strumento che consente stime fino a cinque anni in anticipo, consentendo così misure preventive tempestive. I risultati dello studio sono stati recentemente pubblicati sulla rivista JAMA Network Open .
Per la loro ricerca, il team guidato da Rainer Oberbauer, capo della divisione di nefrologia e dialisi presso il Dipartimento di medicina III di MedUni Vienna, e Mariella Gregorich del Center for Medical Data Science di MedUni Vienna, ha attinto ai dati di importanti studi internazionali. Ciò ha reso possibile includere 13 valori basali raccolti di routine da 4.637 persone di età compresa tra 18 e 75 anni con diabete di tipo 2 con funzionalità renale da lieve a moderatamente compromessa.
Oltre al valore più importante per la valutazione della funzionalità renale ( velocità di filtrazione glomerulare stimata , eGFR), sono stati selezionati come predittori l’età, il sesso, l’indice di massa corporea, il comportamento al fumo, i livelli di emoglobina e di colesterolo e l’assunzione di farmaci. Su questa base, il team di ricerca ha sviluppato un modello predittivo basato su metodi statistici collaudati , che è già in preparazione per l’uso clinico.
“La forza del nostro studio rispetto alla precedente ricerca sull’argomento risiede non solo nella metodologia raffinata, ma anche nella grande quantità di dati. Questo ci consente di raggiungere un alto livello di fiducia nei nostri risultati”, afferma la prima autrice Mariella Gregorich . “Di conseguenza, lo strumento di previsione si dimostra affidabile e in grado di prevedere un declino della funzione renale basato sull’eGFR fino a cinque anni dopo il basale”.
Tuttavia, lo studio ha anche rivelato che il decorso individuale dipende da altri fattori ancora sconosciuti.
Riconoscimento precoce e gestione della terapia
La malattia renale cronica (CKD) è una delle complicanze più comuni del diabete e la causa più comune di insufficienza renale che richiede la dialisi. Poiché la malattia renale cronica non presenta alcun sintomo nelle fasi iniziali, spesso viene riconosciuta solo quando il declino della funzionalità renale è già molto avanzato. Attraverso la diagnosi precoce e una gestione coerente della terapia, in particolare nel controllo del metabolismo e della pressione arteriosa diabetica, il danno renale può essere ritardato o prevenuto.
Attualmente, la funzione renale nelle persone con diabete è monitorata principalmente dalla misurazione regolare dell’eGFR.
“Il nostro strumento di previsione può aiutare nel monitoraggio continuo della progressione della malattia e consentire l’identificazione di pazienti con un aumentato rischio di peggioramento della funzionalità renale nei prossimi anni”, afferma il leader dello studio Rainer Oberbauer, sottolineando la significativa rilevanza clinica dello strumento di previsione. Una versione adattata al web del modello è già in costruzione e sarà presto disponibile per un’ulteriore convalida indipendente su https://beatdkd.shinyapps.io/shiny/ .
Ulteriori informazioni: Mariella Gregorich et al, Sviluppo e convalida di un modello di previsione per il tasso di filtrazione glomerulare stimato futuro nelle persone con diabete di tipo 2 e malattia renale cronica, JAMA Network Open (2023). DOI: 10.1001/jamannetworkopen.2023.1870