Riesgo de mortalidad total y cardiovascular según la clasificación propuesta por las guías KDIGO en pacientes con diabetes tipo 2

Medrano Navarro, A.L. ; Justel Enríquez, A. ; Alameda Serrano, J. ; Blasco Lamarca, Y. ; Sáenz Abad, D. (Universidad de Zaragoza) ; Gimeno Orna, J.A. (Universidad de Zaragoza)

Resumen: Antecedentes y objetivo: El objetivo del estudio fue comprobar la validez de la clasificación de riesgo KDIGO 2012 para predecir mortalidad total (MT) y cardiovascular (MCV) en diabetes mellitus tipo 2 (DM2).
Materiales y métodos: Estudio de cohortes prospectivo incluyendo pacientes con DM2. Los puntos finales clínicos fueron MT y MCV. La principal variable predictora fue la clasificación KDIGO, una variable que recoge 4 niveles de riesgo en dependencia de una combinación de la tasa de filtración glomerular y la excreción de albúmina urinaria. La evaluación del poder predictivo se realizó con el índice de mejora de discriminación integrada (IDI).
Resultados: Se incluyeron 453 pacientes (39, 3% varones, edad 64, 9 [DE 9, 3] años y evolución de DM2 de 10, 4 [DE 7, 5] años). Durante una mediana de 13 años de seguimiento, hubo incremento significativo de la tasa/1000 pacientes-año de MT (26, 5 vs. 45, 1 vs. 79, 2 vs. 109, 8; p< 0, 001) y de MCV (8, 1 vs. 17, 4 vs. 24, 7 vs. 57, 5; p< 0, 001) en las sucesivas categorías de riesgo KDIGO. En análisis multivariante también hubo incremento de riesgo de MT (HR[riesgo moderado] = 1, 29; HR[riesgo alto] = 1, 83; HR[riesgo muy alto] = 2, 15; p = 0, 016) y MCV (HR[riesgo moderado] = 1, 73; HR[riesgo alto] = 2, 27; HR[riesgo muy alto] = 4, 22; p = 0, 007) en las sucesivas categorías. La clasificación KDIGO mejoró la predicción de MT (IDI = 0, 00888; p = 0, 047) y MCV (IDI = 0, 01813; p = 0, 035).
Conclusiones: La clasificación de riesgo según guías KDIGO 2012 puede estratificar eficazmente el riesgo de MT y MCV en pacientes con DM2.

Background and aims: Our aim was to assess the usefulness of KDIGO 2012 risk classification to predict total and cardiovascular mortality in type 2 diabetes mellitus (DM2).
Material and methods: Prospective cohort study that included DM2 patients. Clinical end-points were total and cardiovascular mortality. The main predictive variable was KDIGO risk classification, which is a combination of urinary albumin excretion and glomerular filtration rate. The predictive value was evaluated by the integrated discrimination improvement (IDI) index.
Results: 453 patients (39.3% males, aged 64.9 [SD 9.3] and with a mean diabetes duration of 10.4 [SD 7.5] years) were included. During a median follow-up of 13 years, mortality rates per 1000 patients/year (26.5 vs. 45.1 vs. 79, 2 vs. 109, 8; p< 0, 001) and cardiovascular mortality (8.1 vs. 17.4 vs. 24.7 vs. 57.5; p< 0, 001) were progressively increased in successive KDIGO categories. In the multivariate analysis, there was also a progressive increase of mortality risk (HR[moderate risk] = 1.29; HR[high risk]) = 1.83; HR[very high risk] = 2.15; p =.016) and cardiovascular mortality risk (HR[moderate risk] = 1.73; HR[high risk] = 2.27; HR[very high risk] = 4.22; p =.007) in the successive categories. KDIGO classification was able to improve the mortality risk prediction (IDI = 0.00888; p =.047) and cardiovascular mortality risk prediction (IDI = 0.01813; p =.035).
Conclusions: KDIGO risk classification can effectively stratify total and cardiovascular mortality risk in DM2 patients.

Idioma: Español

DOI: 10.1016/j.medcli.2019.01.018

Año: 2019

Publicado en: Medicina Clinica 153, 7 (2019), 263-269
ISSN: 0025-7753

Factor impacto JCR: 1.635 (2019)

Categ. JCR: MEDICINE, GENERAL & INTERNAL rank: 87 / 165 = 0.527 (2019) - Q3 - T2

Factor impacto SCIMAGO: 0.245 - Medicine (miscellaneous) (Q3)

Tipo y forma: Artículo (PostPrint)

Área (Departamento): Area Medicina (Dpto. Medicina, Psiqu. y Derm.)