Contrast-induced acute kidney injury in patients with stable coronary artery disease: the most important risk factors and prevalence

封面

如何引用文章

全文:

详细

Aim. The aim of our study was to assess the prevalence of contrast-induced acute kidney injury (CI-AKI) in patients with stable coronary artery disease (CAD) receiving optimal medical treatment with indications to coronary angiography and intraarterial administration of contrast agents.

Materials and methods. 1023 patients with stable CAD were included in the open prospective observational cohort study. The CI-AKI was defined as a rise in serum creatinine ≥25% from baseline. The mean age of the study group was 61.7±10.1 years; 72.4% were males and 84.4% had arterial hypertension. A multiple logistic regression model of prediction of CI-AKI was created.

Results. CI-AKI developed in 132 (12.9%) of the patients. The multiple logistic regression model included gender, BMI, weight, age, heart failure, diabetes mellitus, arterial hypertension, anemia, hyperuricemia, proteinuria and baseline serum creatinine. Area under the curve for the model was 0.749 (95% confidence interval 0.703–0,795; p<0.0001). When trying to build a prognostic model, including baseline GFR and contrast volume, the model lost significance and the AUC diminished.

Conclusion. The CI-AKI remains quite a common kidney injury developing in patients with stable CAD undergoing percutaneous interventions. Several risk factors need to be assessed very carefully before any intervention requiring intraarterial contrast media administration especially in patients with comorbidities.

作者简介

O. Mironova

Sechenov First Moscow State Medical University (Sechenov University)

编辑信件的主要联系方式.
Email: mironova_o_yu@staff.sechenov.ru
ORCID iD: 0000-0002-5820-1759

к.м.н., доц. каф. факультетской терапии №1 Института клинической медицины им. Н.В. Склифосовского ФГАОУ ВО «Первый МГМУ им. И.М. Сеченова» (Сеченовский Университет)

俄罗斯联邦, Moscow

I. Staroverov

National Medical Research Center for Cardiology

Email: mironova_o_yu@staff.sechenov.ru

д.м.н., рук. отд. неотложной кардиологии ФГБУ «НМИЦ кардиологии»

俄罗斯联邦, Moscow

O. Sivakova

National Medical Research Center for Cardiology

Email: mironova_o_yu@staff.sechenov.ru
ORCID iD: 0000-0002-0060-095X

к.м.н., зав. отд-нием артериальной гипертонии ФГБУ «НМИЦ кардиологии»

俄罗斯联邦, Moscow

V. Fomin

Sechenov First Moscow State Medical University (Sechenov University)

Email: mironova_o_yu@staff.sechenov.ru
ORCID iD: 0000-0002-2682-4417

чл.-кор. РАН, д.м.н., проф., проректор по клинической работе и дополнительному профессиональному образованию, зав. каф. факультетской терапии №1 Института клинической медицины им. Н.В. Склифосовского ФГАОУ ВО «Первый МГМУ им. И.М. Сеченова» (Сеченовский Университет)

俄罗斯联邦, Moscow

参考

  1. McCullough PA, Adam A, Becker CR, et al. Risk Prediction of Contrast-Induced Nephropathy. Am J Cardiol. 2006;98(6 Suppl. 1):27-36. doi: 10.1016/j.amjcard.2006.01.022
  2. KDIGO Working Group. Clinical Practice Guideline for Acute Kidney Injury. Kidney Int Suppl. 2012;2(1):124-38. http://www.kdigo.org/ clinical_practice_guidelines/pdf/KDIGO AKI Guideline.pdf
  3. Mehran R, Dangas GD, Weisbord SD. Contrast-Associated Acute Kidney Injury. N Engl J Med. 2019;380(22):2146-55. doi: 10.1056/NEJMra1805256
  4. Kellum JA, Zarbock A, Nadim MK. What endpoints should be used for clinical studies in acute kidney injury? Intensive Care Med. 2017;43(6):901-3. doi: 10.1007/s00134-017-4732-1
  5. Maioli M, Toso A, Gallopin M, et al. Preprocedural score for risk of contrast-induced nephropathy in elective coronary angiography and intervention. J Cardiovasc Med. 2010;11(6):444-9. doi: 10.2459/JCM.0b013e328335227c
  6. Zeng J-feng, Chen S-qun, Ye J-feng, et al. A simple risk score model for predicting contrast-induced nephropathy after coronary angiography in patients with diabetes. Clin Exp Nephrol. 2019;23(7):969-81. doi: 10.1007/s10157-019-01739-0
  7. Mehran R, Aymong ED, Nikolsky E, et al. A simple risk score for prediction of contrast-induced nephropathy after percutaneous coronary intervention: Development and initial validation. J Am Coll Cardiol. 2004;44(7):1393-9. doi: 10.1016/j.jacc.2004.06.068
  8. Huang C, Li S, Mahajan S, et al. Development and Validation of a Model for Predicting the Risk of Acute Kidney Injury Associated With Contrast Volume Levels During Percutaneous Coronary Intervention. 2019;L(11):1-13. doi: 10.1001/jamanetworkopen.2019.16021
  9. Вершинина Е.О., Репин А.Н. Контраст-индуцированная нефропатия при плановых эндоваскулярных вмешательствах на коронарных артериях. Сибирский журн. клинической и экспериментальной медицины. 2016;31(3):61-7 [Vershinina EO, Repin АN. Contrast-induced nephropathy after elective percutaneous coronary interventions. Siberian Journal of Clinical and Experimental Medicine (In Russ.)]. doi: 10.29001/2073-8552-2016-31-3-61-67
  10. Zhao F, Lei R, Yang SK, et al. Comparative effect of iso-osmolar versus low-osmolar contrast media on the incidence of contrast-induced acute kidney injury in diabetic patients: A systematic review and meta-analysis. Cancer Imaging. 2019;19(1):1-8. doi: 10.1186/s40644-019-0224-6
  11. Maioli M, Toso A, Leoncini M, et al. Persistent renal damage after contrast-induced acute kidney injury: Incidence, evolution, risk factors, and prognosis. Circulation. 2012;125(25):3099-107. doi: 10.1161/CIRCULATIONAHA.111.085290
  12. Lakhal K, Robert-Edan V, Ehrmann S. In the Name of Contrast-Induced Acute Kidney Injury… Chest. 2020;157(4):751-2. doi: 10.1016/j.chest.2019.12.009
  13. Caspi O, Habib M, Cohen Y, et al. Acute Kidney Injury After Primary Angioplasty: Is Contrast-Induced Nephropathy the Culprit? J Am Heart Assoc. 2017;6(6):1-10. doi: 10.1161/JAHA.117.005715
  14. Yarkova NA, Borovkov NN. Algorithm for early diagnosis of contrast-induced nephropathy using biomarkers of renal damage. Sovrem Tehnol Med. 2017;9(4):156-61. doi: 10.17691/stm2017.9.4.19

补充文件

附件文件
动作
1. JATS XML

版权所有 © Consilium Medicum, 2020

Creative Commons License
此作品已接受知识共享署名-非商业性使用-相同方式共享 4.0国际许可协议的许可。
 
 


Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».