Forbindelse mellem lavt blodtryk og øget dødelighed hos patienter med moderat til svær kronisk nyresygdom

Abstract

Baggrund. Blodtrykket viser en omvendt sammenhæng med dødelighed hos patienter med kronisk nyresygdom (CKD) i dialyse. Det er uklart, om det samme fænomen eksisterer hos patienter med CKD, der endnu ikke er i dialyse.

Metoder. Vi undersøgte sammenhængen mellem systolisk (SBP) og diastolisk (DBP) blodtryk og dødelighed af alle årsager i en historisk prospektiv kohorte af 860 patienter (alder 68,1 ± 10,1 år, 99,1 % mand, 24,4 % sort) med estimeret glomerulær filtrationshastighed (GFR) <60 ml/min/1,73 m 2 . Vi anvendte Cox-modeller til at justere for virkningerne af alder, race, diabetes mellitus, aterosklerotisk kardiovaskulær sygdom (ASCVD), kongestiv hjertesvigt, rygning, antihypertensiv medicinering, body mass index, GFR, albumin, kolesterol, hæmoglobin og proteinuri. For at undersøge den rolle, som komorbiditeter spiller, udførte vi subgruppeanalyser baseret på prævalent ASCVD-status og niveauet af estimeret GFR.

Resultater. Højere SBP og højere DBP var begge forbundet med lavere dødelighed . Den samme association var kun til stede for både SBP og DBP i undergrupper med GFR ≤30 ml/min/1,73 m 2 og for DBP kun i undergruppen med ASCVD.

Konklusioner. Lavere blodtryk er forbundet med højere dødelighed hos patienter med moderat til svær CKD, men interaktioner med nyrefunktion og med ASCVD tyder på, at blodtrykket kan spille en surrogatrolle snarere end en årsagsskabende rolle i denne sammenhæng.

Indledning

Selv om højt blodtryk er forbundet med øget risiko for kardiovaskulær sygdom og død i den generelle befolkning , har et lavt blodtryk vist sig at være paradoksalt forbundet med øget dødelighed hos patienter med kronisk nyresygdom (CKD) i dialyse . Den underliggende mekanisme for dette kontraintuitive fænomen er uklar. I betragtning af den stærke sammenhæng mellem lavere blodtryk og større overlevelse i den almindelige befolkning er det blevet foreslået, at lavt blodtryk hos dialysepatienter kunne være en surrogatmarkør for visse comorbiditeter, der udvikler sig gradvist i løbet af en progressiv CKD . Sammenhængen mellem blodtryk og dødelighed er endnu ikke blevet undersøgt hos patienter med moderat og svær CKD, men som endnu ikke er i dialyse. Det er derfor uklart, om den samme paradoksale sammenhæng er til stede i denne population, og i bekræftende fald på hvilket niveau af sværhedsgrad af CKD. Vi analyserede sammenhængen mellem systolisk (SBP) og diastolisk blodtryk (DBP) og dødelighed af alle årsager i en kohorte af 860 amerikanske veteraner med moderat til svær CKD, der endnu ikke er i dialyse. Vi undersøgte den rolle, som nedsat nyrefunktion og prævalent aterosklerotisk kardiovaskulær sygdom (ASCVD) spiller, for at teste hypotesen om, at den omvendte sammenhæng mellem blodtryk og dødelighed, der ses hos dialysepatienter, udvikler sig gradvist i løbet af CKD, og at lavt blodtryk er en surrogatmarkør for kardiovaskulær sygdom i denne patientpopulation.

Subjekter og metoder

Patienter

Vi undersøgte patienter, der blev indskrevet på nefrologiklinikken på Salem Veterans Affairs Medical Center (VAMC) mellem den 1. januar 1990 og den 31. december 2004. Der blev identificeret ni hundrede og tres patienter med CKD, som endnu ikke var i dialyse. Efter estimering af glomerulær filtrationshastighed (GFR) ved hjælp af den forkortede Modification of Diet in Renal Disease Study-ligning , blev patienternes CKD-sværhedsgrad klassificeret i henhold til K/DOQI-retningslinjerne . Patienter med CKD-stadie 1 og 2 ( n = 99) blev udelukket. Af de 861 patienter med CKD-stadie 3-5 havde én patient ingen blodtryksmåling til rådighed og blev udelukket. Den endelige kohorte bestod af 860 patienter.

Dataindsamling

Vi anvendte blodtryksmålinger, der blev registreret ved det første møde med patienterne i nefrologisk klinik. Disse målinger blev udført af uddannede nefrologiske sygeplejersker i henhold til etablerede protokoller ved hjælp af blodtryksmanchetter i passende størrelse, med patienterne i siddende stilling og efter 10 minutters hvile. Andre baseline-data blev indsamlet fra papir- og elektroniske journaler og omfattede demografiske og antropometriske oplysninger, fremherskende komorbiditeter, brug af antihypertensiv medicin og laboratoriemålinger . Ekkokardiogrammer udført før baseline-evalueringerne blev brugt til at vurdere kongestiv hjertesvigt (CHF), defineret som en ejektionsfraktion på <50%. Body mass index (BMI) blev beregnet som vægten (kg) divideret med kvadratet på højden (m). Diabetes mellitus (DM) blev defineret som tilstedeværelsen af et fasteglukoseniveau på >126 mg/dl eller antidiabetisk behandling. ASCVD blev defineret som en forhistorie af kardiovaskulær sygdom (herunder forhistorie af angina pectoris, myokardieinfarkt eller koronar bypass-transplantation), cerebrovaskulær sygdom (herunder forhistorie af forbigående iskæmisk anfald, slagtilfælde eller carotis-arterektomi) eller perifer vaskulær sygdom (herunder forhistorie af claudicatio eller perifer arteriel bypass-transplantation).

Resultater

Patienterne blev fulgt, indtil de afgik ved døden eller blev tabt til opfølgning eller indtil 15. maj 2005. En patient blev betragtet som tabt til opfølgning, hvis der ikke kunne dokumenteres nogen kontakt med det medicinske center i >6 måneder. 42 patienter (4,9 %) gik tabt til opfølgning, og alle deres karakteristika svarede til de samlede gruppers karakteristika. Det vigtigste resultatmål var dødelighed af alle årsager, med registrering af dødsfald både før og efter dialyse. Dødsfald blev registreret fra US Department of Veterans Affairs’ computerstyrede centraliserede patientjournalsystem (CPRS), som anvender en kombination af kilder, herunder nationale databaser, direkte meddelelser fra familiemedlemmer og dødsannoncer til at fastslå hændelser. Der forelå ingen data om dødsårsagen. Påbegyndelse af dialyse (hæmodialyse eller peritonealdialyse, med relevante datoer) blev indfanget fra lokale lægejournaler, herunder formular 2729.

Statistisk analyse

Deskriptorisk statistik blev udført, og variabler med skæv fordeling blev transformeret til deres naturlige logaritme. Manglende datapunkter blev imputeret for proteinuri (4,6 % mangler), kolesterol i blodet (1,8 % mangler) og serumalbumin (1,7 % mangler) ved hjælp af multivariabel lineær regression til beregning af manglende værdier, idet alle andre patientkarakteristika blev indtastet som uafhængige variabler. I betragtning af det store antal manglende datapunkter for BMI (24,3 %) kategoriserede vi denne variabel ved at anvende kvartiler og tilføje en “manglende” kategori som en femte kategori. På samme måde blev CHF (41,3 % mangler) og rygestatus (6,8 % mangler) analyseret som kategoriske variabler og indtastede en tredje, “manglende” kategori.

Survivalmodellering

Starttidspunktet for overlevelsesanalysen var datoen for den første kontakt, og resultatmålet var dødelighed af alle årsager. Patienter, der gik tabt til opfølgning, blev censureret på datoen for det sidste dokumenterede møde. Begivenhedsfrekvenserne blev beregnet ved hjælp af personårsmetoden. Sammenhængen mellem kategoriseret SBP og DBP og dødelighed af alle årsager blev analyseret ved hjælp af Kaplan-Meier-plots og log-rank-test. Multivariable Cox-modeller blev anvendt til at justere for virkningerne af alder, race, DM, ASCVD, BMI, hjerteinsufficiens, rygning, brug af ACEI/ARB, betablokkere eller andre antihypertensiva, estimeret GFR, serumalbumin, blodkolesterol, hæmoglobin og 24-timers urinprotein. Justering for virkningen af dialyseindledning hos patienter, der opnåede ESRD, blev foretaget ved at indtaste dette som en tidsafhængig kovariat i de multivariable Cox-modeller. Ikke-lineære sammenhænge blev undersøgt ved hjælp af kvadratiske termer. Der blev foretaget subgruppeanalyser efter kategorisering af patienterne efter estimeret GFR-niveau og tilstedeværelse eller fravær af prævalent ASCVD. Vi testede proportionalitetsantagelsen ved hjælp af plot og interaktionstermer med tid. P -værdier på <0,05 blev betragtet som signifikante. Statistiske analyser blev udført ved hjælp af STATA statistisk software version 8.0 (STATA Corporation, College Station, TX, USA). Undersøgelsesprotokollen blev godkendt af forsknings- og udviklingskomitéen på Salem VAMC.

Resultater

Baselinekarakteristika opdelt efter niveauer af SBP er vist i tabel 1 . Patienter med SBP <133 mmHg var mindre tilbøjelige til at være sorte og til at være på antihypertensiv medicin, mere tilbøjelige til at have ASCVD og CHF, og havde højere estimeret GFR, lavere kolesterol og lavere proteinuri ( Tabel 1 ) . Tabel 2 viser fordelingen af hændelsesrater (dødsfald og dialyse) efter kvartiler af SBP og DBP, hvilket indikerer højere dødsrater i de laveste kvartiler af SBP og DBP og højere rater af påbegyndt dialyse i de højeste kvartiler af SBP og DBP. Figur 1 viser hazard ratio for dødelighed af alle årsager forbundet med SBP 133-154, 155-170 og >170 mmHg sammenlignet med <133 mmHg samlet, ujusteret og efter justering for alder, race, DM, ASCVD, CHF, rygning, BMI, brug af ACEI/ARB, betablokkere eller andre antihypertensiva og niveauer for estimeret GFR, albumin, kolesterol, hæmoglobin og proteinuri. Mortaliteten var højest i SBP <133 mmHg-gruppen og lavest i SBP 133-154 mmHg-gruppen. Indførelse af et kvadratisk udtryk for SBP bekræftede tilstedeværelsen af en U-formet sammenhæng med dødelighed ( P = 0,009 for det kvadratiske udtryk i den multivariable model). Tabel 3 viser den multivariable Cox-model, der beskriver sammenhængen mellem kategoriseret SBP og dødelighed af alle årsager. Ældre alder, DM, ASCVD, ejektionsfraktion <35 %, aktiv rygning, lavere estimeret GFR, lavere serumalbumin, lavere proteinuri og at være i dialyse var også forbundet med højere dødelighed. Figur 2 viser hazard ratio (95 % CI) for dødelighed af alle årsager forbundet med DBP 65-75, 76-86 og >86 mmHg sammenlignet med <65 mmHg samlet set, ujusteret og efter justeringer. Dødeligheden var højest i DBP <65 mmHg-gruppen, med højere DBP-kvartyler, der viste signifikant lavere dødelighed på lineær vis ( Ptrend = 0,005 i den justerede model). I en multivariabel Cox-model, der analyserede DBP som en kontinuerlig variabel, var et 10 mmHg højere DBP forbundet med en hazard ratio (95 % CI) for dødelighed af alle årsager på 0,87 (0,80-0,94; P = 0,002). Figur 3A og 3B viser de justerede hazardkvoter for dødelighed af alle årsager efter kvartiler af SBP ( Figur 3A ) og DBP ( Figur 3B ) i undergrupper med og uden prævalent ASCVD. DBP var omvendt forbundet med dødelighed i undergruppen med prævalent ASCVD ( Ptrend = 0,002 ), men ikke hos patienter uden ASCVD ( Ptrend = 0,5 ). En lignende tendens var tydelig med SBP, men associationerne var ikke statistisk signifikante. Figur 4A og 4B viser de justerede hazardkvotienter for dødelighed af alle årsager efter kvartiler af SBP ( Figur 4A ) og DBP ( Figur 4B ) i undergrupper opdelt efter forskellige niveauer af estimeret GFR, i forhold til grupperne med estimeret GFR <20 ml/min/1,73 m 2 og de laveste kvartiler af SBP og DBP. De laveste kvartiler af både SBP og DBP var forbundet med signifikant højere dødelighed inden for grupperne med estimeret GFR <20 ml/min/1,73 m 2 og 20-30 ml/min/1,73 m 2 , men ikke inden for grupperne med estimeret GFR 30-40 ml/min/1,73 m 2 og >40 ml/min/1,73 m 2 .

Figur 1.

Fareforhold (95 % CI) for dødelighed af alle årsager i den samlede patientpopulation, associeret med forskellige niveauer af SBP, ujusteret og efter justering for alder, race, DM, ASCVD, CHF, rygestatus, BMI, brug af antihypertensiv medicin, estimeret GFR, serumalbumin, blodkolesterol, hæmoglobin og 24-timers urinprotein. Gruppen med SBP <133 mmHg tjente som reference.

Fig. 1.

Fareforhold (95 % CI) for dødelighed af alle årsager i den samlede patientpopulation, forbundet med forskellige niveauer af SBP, ujusteret og efter justering for alder, race, DM, ASCVD, CHF, rygerstatus, BMI, brug af antihypertensiv medicin, estimeret GFR, serumalbumin, blodkolesterol, hæmoglobin og 24 h urinprotein. Gruppen med SBP <133 mmHg tjente som reference.

Fig. 2.

Fareforhold (95 % CI) for dødelighed af alle årsager i den samlede patientpopulation, forbundet med forskellige niveauer af DBP, ujusteret og efter justering for alder, race, DM, ASCVD, CHF, rygerstatus, BMI, brug af antihypertensiv medicin, estimeret GFR, serumalbumin, blodkolesterol, hæmoglobin og 24 h urinprotein. Gruppen med DBP <65 mmHg tjente som reference.

Fig. 2.

Fareforhold (95 % CI) for dødelighed af alle årsager i den samlede patientpopulation, forbundet med forskellige niveauer af DBP, ujusteret og efter justering for alder, race, DM, ASCVD, CHF, rygerstatus, BMI, brug af antihypertensiv medicin, estimeret GFR, serumalbumin, blodkolesterol, hæmoglobin og 24 h urinprotein. Gruppen med DBP <65 mmHg tjente som reference.

Figur 3.

Justerede hazardratioer for dødelighed af alle årsager i undergrupper med og uden prævalent ASCVD, associeret med forskellige niveauer af SBP ( A ) og DBP ( B ). Der blev foretaget justeringer for alder, race, DM, CHF, rygerstatus, BMI, brug af antihypertensiv medicin, estimeret GFR, serumalbumin, blodkolesterol, hæmoglobin og 24-timers urinprotein. Grupperne med prævalent ASCVD i det laveste kvartil af SBP eller DBP tjente som reference.

Figur 3.

Justerede hazardkvoter for dødelighed af alle årsager i undergrupper med og uden prævalent ASCVD, forbundet med forskellige niveauer af SBP ( A ) og DBP ( B ). Der blev foretaget justeringer for alder, race, DM, CHF, rygerstatus, BMI, brug af antihypertensiv medicin, estimeret GFR, serumalbumin, blodkolesterol, hæmoglobin og 24-timers urinprotein. Grupperne med prævalent ASCVD i det laveste kvartil af SBP eller DBP tjente som reference.

Figur 4.

Justerede hazardkvoter for dødelighed af alle årsager i undergrupper med forskellige niveauer af estimeret GFR, forbundet med forskellige niveauer af SBP ( A ) og DBP ( B ). Der blev foretaget justeringer for alder, race, DM, ASCVD, CHF, rygestatus, BMI, brug af antihypertensiv medicin, estimeret GFR, serumalbumin, blodkolesterol, hæmoglobin og 24-timers urinprotein. Grupperne med estimeret GFR <20 ml/min/1,73 m 2 i den laveste kvartil af SBP eller DBP tjente som reference.

Figur 4.

Justerede hazardkvoter for dødelighed af alle årsager i undergrupper med forskellige niveauer af estimeret GFR, forbundet med forskellige niveauer af SBP ( A ) og DBP ( B ). Der blev foretaget justeringer for alder, race, DM, ASCVD, CHF, rygestatus, BMI, brug af antihypertensiv medicin, estimeret GFR, serumalbumin, kolesterol i blodet, hæmoglobin og 24 timers urinprotein. Grupperne med estimeret GFR <20 ml/min/1,73 m 2 i den laveste kvartil af SBP eller DBP tjente som reference.

Tabel 1.

Baselinekarakteristika for personer stratificeret efter kategorier af SBP

. SBP (mmHg) . . . . P -værdi .
. <133 . 133-154 . 155-170 . >170 . .
Antal (%) 217 (25.2) 238 (27.7) 211 (24.5) 194 (22.5)
Alder (år) 68.3±10.5 67.3±12.0 68.7±9.7 68.3±9.7 0.5
Køn (mand) 213 (98.1) 238 (100) 209 (99.0) 192 (98.9) 0.1
Race Hvid 182 (83.9) 182 (76.5) 156 (73.9) 130 (67.0) 0.001
Sort 35 (16,1) 56 (23,5) 56 (26,0) 64 (32,9)
DM 110 (50.7) 130 (54,6) 104 (49,2) 111 (57,2) 0,3
ASCVD 146 (67,3) 149 (62,6) 115 (54.5) 117 (60.3) 0.05
EF >50% 67 (51.5) 84 (61.2) 85 (71.4) 79 (68.7) 0.007
35-50% 25 (19.2) 26 (18.3) 21 (17.6) 20 (17.3)
<35% 38 (29.2) 29 (20.4) 13 (10,9) 16 (13,9)
Brug af ACEI/ARB 177 (73.1) 215 (76.2) 186 (69.9) 201 (78.5) 0.1
Brug af betablokkere 156 (64,4) 165 (58,5) 154 (57.8) 170 (66,4) 0,1
Anvendelse af andre antihypertensiva 171 (70.6) 221 (78,3) 226 (84,9) 225 (87,8) <0,001
BMI (kg/m 2 ) 28,5±5.9 28,7±4,8 28,9±5,9 28,7±5,7 0,9
Aktiv rygning 50 (25,6) 57 (25,2) 57 (25,2) 50 (25.6) 61 (32,9) 0,2
Estimeret GFR (ml/min/1.73 m 2 ) 32.9±10.3 34.3±11.8 32.2±11.8 31.1±11.5 0.03
Albumin (g/dl) 3,5±0,5 3,6±0,4 3,6±0,4 3.6±0,4 3,5±0,4 0,3
Hæmoglobin (g/dl) 12.4±1,9 12,7±2,0 12,3±1,6 12,3±1,6 12,3±1,6 0,1
Kolesterol (mg/dl) a 176,8 (170,0-183,9) 185.0 (178,6-191,5) 189,7 (183,1-196,5) 196,6 (189,8-203,6) 0,0008
Urinprotein (mg/24 h) a 454,8 (370,3-558.7) 710.4 (581.1-868.0) 910.8 (750.3-1105) 1365.9 (1091.2-1709.8) <0.0001
. SBP (mmHg) . . . . P -værdi .
. <133 . 133-154 . 155-170 . >170 . .
Antal (%) 217 (25.2) 238 (27.7) 211 (24.5) 194 (22.5)
Alder (år) 68.3±10.5 67.3±12.0 68.7±9.7 68.3±9.7 0.5
Køn (mand) 213 (98.1) 238 (100) 209 (99.0) 192 (98.9) 0.1
Race Hvid 182 (83.9) 182 (76.5) 156 (73.9) 130 (67.0) 0.001
Sort 35 (16.1) 56 (23.5) 56 (26.0) 64 (32.9)
DM 110 (50.7) 130 (54,6) 104 (49,2) 111 (57,2) 0,3
ASCVD 146 (67,3) 149 (62,6) 115 (54.5) 117 (60.3) 0.05
EF >50% 67 (51.5) 84 (61.2) 85 (71.4) 79 (68.7) 0.007
35-50% 25 (19.2) 26 (18.3) 21 (17.6) 20 (17.3)
<35% 38 (29.2) 29 (20.4) 13 (10.9) 16 (13.9)
Brug af ACEI/ARB 177 (73,1) 215 (76,2) 186 (69.9) 201 (78,5) 0,1
Anvendelse af betablokkere 156 (64.4) 165 (58.5) 154 (57.8) 170 (66.4) 0.1
Anvendelse af andre antihypertensiva 171 (70,6) 221 (78,3) 226 (84.9) 225 (87,8) <0,001
BMI (kg/m 2 ) 28,5±5,9 28,7±4,8 28,9±5,9 28,7±5,7 0,001 0.9
Aktiv rygning 50 (25,6) 57 (25,2) 50 (25,6) 61 (32,9) 0,2
Estimeret GFR (ml/min/1.73 m 2 ) 32.9±10.3 34.3±11.8 32.2±11.8 31.1±11.5 0,03
Albumin (g/dl) 3,5±0,5 3,6±0,5 3,6±0.4 3,6±0,4 3,5±0,4 0,3
Hæmoglobin (g/dl) 12.4±1.9 12.7±2.0 12.3±1.6 12.3±1.6 0.1
Kolesterol (mg/dl) a 176,8 (170,0-183,9) 185,0 (178,6-191,5) 189,7 (183,1-196,5) 196,6 (189,8-203,6) 0.0008
Urinprotein (mg/24 h) a 454,8 (370,3-558,7) 710,4 (581,1-868,0) 910,8 (750,3-1105) 1365,9 (1091,2-1709.8) <0,0001

EF, ejektionsfraktion.

Sammenligninger er foretaget ved variansanalyse, Fisher’s exact test eller chi 2 test.

Data præsenteres som gennemsnit ± SD, antal (% af total) eller et geometrisk gennemsnit (95 % CI).

Tabel 1.

Baselinekarakteristika for personer stratificeret efter kategorier af SBP

. SBP (mmHg) . . . . P -værdi .
. <133 . 133-154 . 155-170 . >170 . .
Antal (%) 217 (25.2) 238 (27.7) 211 (24.5) 194 (22.5)
Alder (år) 68.3±10.5 67.3±12.0 68.7±9.7 68.3±9.7 0.5
Køn (mand) 213 (98.1) 238 (100) 209 (99.0) 192 (98.9) 0.1
Race Hvid 182 (83.9) 182 (76.5) 156 (73.9) 130 (67.0) 0.001
Sort 35 (16,1) 56 (23,5) 56 (26,0) 64 (32,9)
DM 110 (50.7) 130 (54.6) 104 (49.2) 111 (57.2) 0.3
ASCVD 146 (67.3) 149 (62.6) 115 (54.5) 117 (60.3) 0.05
EF >50% 67 (51.5) 84 (61.2) 85 (71.4) 79 (68.7) 0.007
35-50% 25 (19.2) 26 (18.3) 21 (17.6) 20 (17.3)
<35% 38 (29.2) 29 (20.4) 13 (10,9) 16 (13,9)
Brug af ACEI/ARB 177 (73.1) 215 (76.2) 186 (69.9) 201 (78.5) 0.1
Brug af betablokkere 156 (64,4) 165 (58,5) 154 (57.8) 170 (66,4) 0,1
Anvendelse af andre antihypertensiva 171 (70.6) 221 (78,3) 226 (84,9) 225 (87,8) <0,001
BMI (kg/m 2 ) 28,5±5.9 28,7±4,8 28,9±5,9 28,7±5,7 0,9
Aktiv rygning 50 (25,6) 57 (25,2) 57 (25,2) 50 (25.6) 61 (32,9) 0,2
Estimeret GFR (ml/min/1.73 m 2 ) 32.9±10.3 34.3±11.8 32.2±11.8 31.1±11.5 0.03
Albumin (g/dl) 3,5±0,5 3,6±0,4 3,6±0,4 3.6±0,4 3,5±0,4 0,3
Hæmoglobin (g/dl) 12.4±1,9 12,7±2,0 12,3±1,6 12,3±1,6 12,3±1,6 0,1
Kolesterol (mg/dl) a 176,8 (170,0-183,9) 185.0 (178,6-191,5) 189,7 (183,1-196,5) 196,6 (189,8-203,6) 0,0008
Urinprotein (mg/24 h) a 454,8 (370,3-558.7) 710.4 (581.1-868.0) 910.8 (750.3-1105) 1365.9 (1091.2-1709.8) <0.0001
. SBP (mmHg) . . . . P -værdi .
. <133 . 133-154 . 155-170 . >170 . .
Antal (%) 217 (25.2) 238 (27.7) 211 (24.5) 194 (22.5)
Alder (år) 68.3±10.5 67.3±12.0 68.7±9.7 68.3±9.7 0.5
Køn (mand) 213 (98.1) 238 (100) 209 (99.0) 192 (98.9) 0.1
Race Hvid 182 (83.9) 182 (76.5) 156 (73.9) 130 (67.0) 0.001
Sort 35 (16.1) 56 (23.5) 56 (26.0) 64 (32.9)
DM 110 (50.7) 130 (54.6) 104 (49.2) 111 (57.2) 0.3
ASCVD 146 (67.3) 149 (62.6) 115 (54.5) 117 (60.3) 0.05
EF >50% 67 (51.5) 84 (61.2) 85 (71.4) 79 (68.7) 0.007
35-50% 25 (19.2) 26 (18.3) 21 (17.6) 20 (17.3)
<35% 38 (29.2) 29 (20.4) 13 (10.9) 16 (13.9)
Brug af ACEI/ARB 177 (73,1) 215 (76,2) 186 (69.9) 201 (78,5) 0,1
Anvendelse af beta-blokkere 156 (64.4) 165 (58.5) 154 (57.8) 170 (66.4) 0.1
Anvendelse af andre antihypertensiva 171 (70,6) 221 (78,3) 226 (84.9) 225 (87,8) <0,001
BMI (kg/m 2 ) 28,5±5,9 28,7±4,8 28,9±5,9 28,7±5,7 0,001 0.9
Aktiv rygning 50 (25,6) 57 (25,2) 50 (25,6) 61 (32,9) 0,2
Estimeret GFR (ml/min/1.73 m 2 ) 32.9±10.3 34.3±11.8 32.2±11.8 31.1±11.5 0,03
Albumin (g/dl) 3,5±0,5 3,6±0,5 3,6±0.4 3,6±0,4 3,5±0,4 0,3
Hæmoglobin (g/dl) 12.4±1.9 12.7±2.0 12.3±1.6 12.3±1.6 0.1
Kolesterol (mg/dl) a 176,8 (170,0-183,9) 185,0 (178,6-191,5) 189,7 (183,1-196,5) 196,6 (189,8-203,6) 0.0008
Urinprotein (mg/24 h) a 454.8 (370.3-558.7) 710.4 (581.1-868.0) 910.8 (750.3-1105) 1365.9 (1091.2-1709.8) <0,0001

EF, ejektionsfraktion.

Sammenligninger er foretaget ved variansanalyse, Fisher’s exact test eller chi 2 test.

Data præsenteres som gennemsnit ± SD, antal (% af total) eller et geometrisk gennemsnit (95 % CI).

Tabel 2.

Fordeling af hændelser, efter kvartiler af SBP og DBP

. Dødelighed (95 % CI) . Dialyseindledningsrate (95 % CI) .
Overordnet 122,8 (110,6-136,2) 56,7 (49,2-65.2)
SBP (mmHg)
<133 ( n = 217) 145,6 (117,4-180,6) 33,3 (22,7-49.0)
134-155 ( n = 238) 104.8 (85.0-129.1) 48.5 (36.4-64.5)
156-170 ( n = 211) 116.1 (94.2-143.1) 66.0 (50.9-85.6)
>170 ( n = 194) 133.7 (109.5-163.1) 77,6 (60,7-99,2)
DBP (mmHg)
<64 ( n = 233) 167.0 (135.7-205.6) 36.4 (25.0-53.2)
65-75 ( n = 197) 145.3 (116.7-180.9) 44.7 (33.9-66.4)
75-86 ( n = 230) 114.9 (94.9-139.1) 63.3 (49.7-80.6)
>86 ( n = 200) 91.5 (73.7-113.6) 71.5 (56.3-90.8)
. Dødelighed (95% CI) . Dialyseindledningsrate (95% CI) .
Overordnet 122,8 (110,6-136,2) 56,7 (49,2-65.2)
SBP (mmHg)
<133 ( n = 217) 145,6 (117,4-180,6) 145,6 (117,4-180,6) 33,3 (22,7-49.0)
134-155 ( n = 238) 104,8 (85,0-129,1) 48,5 (36,4-64,5)
156-170 ( n = 211) 116.1 (94.2-143.1) 66.0 (50.9-85.6)
>170 ( n = 194) 133.7 (109.5-163.1) 77.6 (60.7-99.2)
DBP (mmHg)
<64 ( n = 233) 167,0 (135,7-205,6) 36,4 (25,0-53.2)
65-75 ( n = 197) 145.3 (116.7-180.9) 44.7 (33.9-66.4)
75-86 ( n = 230) 114.9 (94.9-139.1) 63.3 (49.7-80.6)
>86 ( n = 200) 91.5 (73.7-113.6) 71.5 (56.3-90.8)
Tabel 2.

Fordeling af hændelser, efter kvartiler af SBP og DBP

. Dødelighed (95% CI) . Dialyseindledningsrate (95% CI) .
Overordnet 122,8 (110,6-136,2) 56,7 (49,2-65.2)
SBP (mmHg)
<133 ( n = 217) 145,6 (117,4-180,6) 145,6 (117,4-180,6) 33,3 (22,7-49.0)
134-155 ( n = 238) 104,8 (85,0-129,1) 48,5 (36,4-64,5)
156-170 ( n = 211) 116.1 (94.2-143.1) 66.0 (50.9-85.6)
>170 ( n = 194) 133.7 (109.5-163.1) 77,6 (60,7-99,2)
DBP (mmHg)
<64 ( n = 233) 167.0 (135.7-205.6) 36.4 (25.0-53.2)
65-75 ( n = 197) 145.3 (116.7-180.9) 44.7 (33.9-66.4)
75-86 ( n = 230) 114.9 (94.9-139.1) 63.3 (49.7-80.6)
>86 ( n = 200) 91.5 (73.7-113.6) 71.5 (56.3-90.8)
. Dødelighed (95% CI) . Dialyseindledningsrate (95% CI) .
Overordnet 122,8 (110,6-136,2) 56,7 (49,2-65.2)
SBP (mmHg)
<133 ( n = 217) 145,6 (117,4-180,6) 145,6 (117,4-180,6) 33,3 (22,7-49.0)
134-155 ( n = 238) 104,8 (85,0-129,1) 48,5 (36,4-64,5)
156-170 ( n = 211) 116.1 (94.2-143.1) 66.0 (50.9-85.6)
>170 ( n = 194) 133.7 (109.5-163.1) 77.6 (60.7-99.2)
DBP (mmHg)
<64 ( n = 233) 167,0 (135,7-205,6) 36,4 (25,0-53.2)
65-75 ( n = 197) 145.3 (116.7-180.9) 44.7 (33.9-66.4)
75-86 ( n = 230) 114.9 (94.9-139.1) 63.3 (49.7-80.6)
>86 ( n = 200) 91.5 (73.7-113.6) 71.5 (56.3-90.8)
Tabel 3.

Sammenhænge med dødelighed af alle årsager i en multivariabel Cox-model

. Fareforhold . SE . 95% CI . . P -værdi .
SBP (Referent: SBP <133 mmHg)
134-154 mmHg 0.62 0.10 0.45 0.85 0,003
155-170 mmHg 0,63 0,11 0,11 0.45 0,87 0,006
>170 mmHg 0,69 0,69 0,12 0,12 0.49 0,96 0,029
Alder (1 år) 1,04 0,01 0,01 1.03 1.06 <0.001
Sort race (Referent: hvid race) 0.88 0,12 0,68 1,15 0,351
DM 1,29 0,29 0.16 1.00 1.65 0.047
ASCVD 1.50 0.50 0.20 1.16 1.95 0.002
Ejektionsfraktion (Referent: EF >50%)
35-50% 1.30 0.24 0.91 1.86 0.15
<35% 2.01 0,34 1,44 2,79 <0,001
Manglende EF 1.15 0.15 0.88 1.49 0.311
Brug af ACEI/ARB 1,03 0,12 0,81 1,30 0,30 0.836
Brug af betablokkere 0,98 0,12 0,77 1,24 0,24 0.847
Anvendelse af andre antihypertensiva 1,09 0,15 0,83 1.43 0,539
BBI (Referent: BMI<25 kg/m 2 )
25-27.9 kg/m 2 0,96 0,20 0,20 0.64 1,45 0,849
28-32 kg/m 2 0,97 0,97 0.21 0,63 1,48 0,881
>32 kg/m 2 1,03 0,03 0.23 0,67 1,59 0,89
Manglende BMI 3,43 0,60 2,43 4,84 <0.001
Aktiv rygning
Aktiv rygning 1.31 0.17 1.02 1.70 0.038
Manglende rygerstatus 0.98 0.19 0.68 1.43 0.921
Estimeret GFR (1 ml/min/1,73 m 2 ) 0,98 0,01 0,97 0,97 0.99 0,001
Hæmoglobin (1 g/dl) 1,00 0,04 0,94 1.08 0.907
Albumin (1 g/dl) 0.43 0.06 0.33 0.33 0.55 <0,001
Colesterol (1 ln-enhed) 0,74 0,16 0,16 0.49 1.12 0.151
24 h urinprotein (1 ln-enhed) 0.87 0.87 0.04 0,79 0,95 0,003
Dialyse 1,97 0,003
Dialyse 1,97 0.31 1.45 2.68 <0.001
. Fareforhold . SE . 95% CI . . P -værdi .
SBP (Referent: SBP <133 mmHg)
134-154 mmHg 0.62 0.10 0.45 0.85 0,003
155-170 mmHg 0,63 0,11 0,11 0.45 0,87 0,006
>170 mmHg 0,69 0,69 0,12 0,12 0.49 0,96 0,029
Alder (1 år) 1,04 0,01 0,01 1.03 1.06 <0.001
Sort race (Referent: hvid race) 0.88 0.12 0.68 1.15 0.351
DM 1.29 0.16 1.00 1.65 0.65 0.047
ASCVD 1.50 0.20 1.16 1.95 0.002
Ejektionsfraktion (Referent: EF >50%)
35-50% 1.30 0.24 0.91 1.86 0.15
<35% 2.01 0,34 1,44 2,79 <0,001
Manglende EF 1.15 0,15 0,88 1,49 0,311
Brug af ACEI/ARB 1.03 0,12 0,81 1,30 0,836
Anvendelse af betablokkere 0.98 0.12 0.77 1.24 0.847
Use of other antihypertensives 1.09 0.15 0.83 1.43 0.539
BBI (Referent: BMI<25 kg/m 2 )
25–27.9 kg/m 2 0.96 0.20 0.64 1.45 0.849
28–32 kg/m 2 0.97 0.21 0.63 1.48 0.881
>32 kg/m 2 1.03 0.23 0.67 1.59 0.89
Missing BMI 3.43 0.60 2.43 4.84 <0.001
Active smoking
Active smoking 1.31 0.17 1.02 1.70 0.038
Manglende rygerstatus 0.98 0.19 0.68 1.43 0.43 0.921
Estimated GFR (1 ml/min/1.73 m 2 ) 0.98 0.01 0.97 0.99 0.001
Haemoglobin (1 g/dl) 1.00 0.04 0.94 1.08 0.907
Albumin (1 g/dl) 0.43 0.06 0.33 0.55 <0.001
Cholesterol (1 ln-unit) 0.74 0.16 0.49 1.12 0.151
24 h urine protein (1 ln-unit) 0.87 0.04 0.79 0.95 0.003
Dialysis 1.97 0.31 1,45 2,68 <0,001
Tabel 3.

Sammenhænge med dødelighed af alle årsager i en multivariabel Cox-model

. Fareforhold . SE . 95% CI . . P -værdi .
SBP (Referent: SBP <133 mmHg)
134-154 mmHg 0.62 0.10 0.45 0,85 0,003
155-170 mmHg 0,63 0,003
155-170 mmHg 0,63 0.11 0,45 0,87 0,006
>170 mmHg 0.69 0,12 0,49 0,49 0,96 0,029
Alder (1 år) 1.04 0.01 1.03 1.06 <0.001
Sort race (Referent: hvid race) 0,88 0,12 0,68 1.15 0.351
DM 1.29 0.16 1.00 1.65 0.047
ASCVD 1.50 0.20 1.16 1.95 0.95 0.002
Ejektionsfraktion (Referent: EF >50%)
35-50% 1.30 0.24 0.91 1.86 0.15
<35% 2,01 0,34 1,44 2,79 <0,001
Manglende EF 1.15 0,15 0,88 1,49 0,311
Brug af ACEI/ARB 1,03 0,12 0,81 1.30 0.836
Anvendelse af betablokkere 0.98 0.12 0.77 1.24 0.24 0.847
Anvendelse af andre antihypertensiva 1,09 0,15 0,83 1,43 0,43 0.539
BBI (Referent: BMI<25 kg/m 2 )
25-27.9 kg/m 2 0,96 0,20 0,64 1,45 0,45 0.849
28-32 kg/m 2 0,97 0,21 0,63 1,48 0,48 0.881
>32 kg/m 2 1.03 0.23 0.67 1.59 0.59 0.89
Manglende BMI 3,43 0,60 2,43 4,84 <0.001
Aktiv rygning
Aktiv rygning 1.31 0.17 1.02 1.70 0.038
Manglende rygerstatus 0.98 0.19 0.19 0.68 1,43 0,921
Estimeret GFR (1 ml/min/1,73 m 2 ) 0,98 0,01 0,97 0,99 0,99 0.001
Hæmoglobin (1 g/dl) 1,00 0,04 0,94 1,08 0,907
Albumin (1 g/dl) 0.43 0,06 0,33 0,55 <0,001
Colesterol (1 ln-enhed) 0,74 0,16 0,16 0.49 1,12 0,151
24 h urinprotein (1 ln-enhed) 0,87 0,04 0,79 0,95 0,95 0.003
Dialyse 1,97 0,31 1,45 2,68 <0,001
. Fareforhold . SE . 95% CI . . P -værdi .
SBP (Referent: SBP <133 mmHg)
134-154 mmHg 0.62 0.10 0.45 0.85 0,003
155-170 mmHg 0,63 0,11 0,11 0.45 0,87 0,006
>170 mmHg 0,69 0,69 0,12 0,12 0.49 0,96 0,029
Alder (1 år) 1,04 0,01 0,01 1.03 1.06 <0.001
Sort race (Referent: hvid race) 0.88 0,12 0,68 1,15 0,351
DM 1,29 0,29 0.16 1.00 1.65 0.047
ASCVD 1.50 0.50 0.20 1.16 1.95 0.002
Ejektionsfraktion (Referent: EF >50%)
35-50% 1.30 0.24 0.91 1.86 0.15
<35% 2.01 0,34 1,44 2,79 <0,001
Manglende EF 1.15 0,15 0,88 1,49 0,311
Brug af ACEI/ARB 1.03 0,12 0,81 1,30 0,836
Anvendelse af betablokkere 0.98 0.12 0.77 1.24 0.847
Use of other antihypertensives 1.09 0.15 0.83 1.43 0.539
BBI (Referent: BMI<25 kg/m 2 )
25–27.9 kg/m 2 0.96 0.20 0.64 1.45 0.849
28–32 kg/m 2 0.97 0.21 0.63 1.48 0.881
>32 kg/m 2 1.03 0.23 0.67 1.59 0.89
Missing BMI 3.43 0.60 2.43 4.84 <0.001
Active smoking
Active smoking 1.31 0.17 1.02 1.70 0.038
Manglende rygerstatus 0.98 0.19 0.68 1.43 0.43 0.921
Estimeret GFR (1 ml/min/1,73 m 2 ) 0,98 0,01 0,97 0,97 0.99 0,001
Hæmoglobin (1 g/dl) 1,00 0,04 0,94 1.08 0.907
Albumin (1 g/dl) 0.43 0.06 0.33 0.33 0.55 <0,001
Colesterol (1 ln-enhed) 0,74 0,16 0,16 0.49 1.12 0.151
24 h urinprotein (1 ln-enhed) 0.87 0.87 0.04 0,79 0,95 0,95 0,003
Dialyse 1,97 0,31 1.45 2,68 <0,001

Diskussion

Vi undersøgte sammenhængen mellem SBP og DBP og dødelighed af alle årsager i en historisk prospektiv kohorte af patienter med moderat til svær CKD. Vi fandt, at både SBP og DBP var omvendt forbundet med dødelighed generelt, men at der var signifikante interaktioner med prævalent ASCVD (for DBP) og med lavere GFR, hvilket indikerer, at et lavt blodtryk måske ikke er en uafhængig risikofaktor for dødelighed, men snarere en surrogatmarkør for ASCVD og lav GFR-associerede comorbiditeter.

Sammenhængen mellem lavere blodtryk og øget dødelighed er blevet beskrevet gentagne gange hos patienter med CKD i fase 5 på dialyse, og fænomenet er blevet kaldt “omvendt epidemiologi” eller “risikofaktorparadoks” for at sætte det i kontrast til den veletablerede og stærke direkte sammenhæng mellem højere blodtryk og øget dødelighed, der findes i den generelle befolkning . Nogle af de forklaringer, der er blevet givet for at forklare dette fænomen, omfatter forskelle i den neurohormonelle status hos overvægtige og hypertensive personer , en interaktion mellem endotoxin og lipoproteiner , omvendt årsagssammenhæng , overlevelsesbias og tilstedeværelsen af konkurrerende risikofaktorer og den modificerende virkning af kronisk inflammation på traditionelle risikofaktorer for ASCVD . Hos patienter med CKD er et gradvist tab af nyrefunktion forbundet med udvikling af flere abnormiteter, såsom anæmi , underernæring og inflammation , forhøjelse af homocysteinniveauet og abnormiteter i knogle- og mineralstofskiftet . Det er muligt, at sådanne ændringer i løbet af CKD-forløbet resulterer i en øget byrde af uræmi og kardiovaskulær sygdom og et samtidigt fald i blodtrykket som følge af forværring af iskæmisk hjertesygdom og hjerteinsufficiens eller som følge af uræmi-associeret autonom neuropati. Den højere dødelighed, der er forbundet med lavere blodtryk ved CKD, vil så være et resultat af, at den dødelighed, der er forbundet med den allerede eksisterende hjerte-kar-sygdom, opvejer den dødelighedsrisiko, der er forbundet med højere blodtryk, i modsætning til en årsag-virkningssammenhæng mellem dødelighed og lavere blodtryk. Vi postulerer også, at de ovennævnte patologiske processer vil udvikle sig gradvist i løbet af en fremadskridende CKD; derfor vil den omvendte sammenhæng mellem lavt blodtryk og dødelighed måske først vise sig i de senere stadier af sygdommen. Vores resultater støtter disse hypoteser, da den omvendte sammenhæng mellem blodtryk og dødelighed kun var til stede hos patienter med estimeret GFR <30 ml/min/1,73 m 2 og (i tilfælde af DBP) hos dem med prævalent ASCVD.

Vores undersøgelse har flere mangler, som skal understreges. Vores kohorte bestod næsten udelukkende af mænd fra et enkelt medicinsk center; derfor kan vores resultater muligvis ikke være gældende for kvinder eller patienter fra andre geografiske områder. Da der var tale om en observationsundersøgelse, kan der ikke fastslås nogen årsag-virkningssammenhænge ud fra den, men der kan beskrives associationer. Selv om vi forsøgte at tage højde for flere potentielle forstyrrende risikofaktorer, kan der stadig være resterende og/eller ukendte forstyrrende faktorer til stede. Vi definerede ASCVD historisk, men uden bekræftende konstatering. Denne fremgangsmåde kan have undervurderet den sande prævalens af ASCVD, som kan have været endnu højere end de 60,5 %, som vi fandt i undersøgelsespopulationen. Endelig anvendte vi en enkelt blodtryksmåling; der kunne således ikke tages højde for virkningerne af longitudinale ændringer i denne parameter.

Perspective

Vi beskriver en omvendt sammenhæng mellem blodtryk og dødelighed af alle årsager hos patienter med moderat til svær CKD. Denne association blev forklaret ved tilstedeværelsen af mere fremskreden CKD og prævalent ASCVD, hvilket tyder på, at den paradoksale association, der blev fundet i vores undersøgelse, muligvis ikke er et årsagssammenhæng. Lignende resultater er blevet beskrevet af Liu et al . for kolesterolniveauet i blodet, der ligesom blodtrykket viser en omvendt sammenhæng med dødelighed hos dialysepatienter, men denne sammenhæng var begrænset til personer med forhøjet C-reaktivt proteinniveau. Disse resultater tyder på, at terapeutiske interventioner rettet mod traditionelle risikofaktorer for ASCVD hos patienter med CKD bør overvejes, selv om det endnu er uklart, om sådanne interventioner vil vise sig at være effektive med hensyn til at forbedre dødeligheden eller morbiditeten. De ideelle blodtryksniveauer, der er relevante for dødeligheden hos patienter med CKD, skal fastlægges på grundlag af kliniske forsøg og ikke observationsundersøgelser. Vi advarer derfor mod overfortolkning af observationsundersøgelser og mod at kompromittere behandlingen af hypertension i denne patientpopulation.

Dele af dette materiale blev præsenteret i abstrakt form på American Society of Nephrology Renal Week 2005 i Philadelphia, PA, USA.

Interessekonflikterklæring . Ingen erklæret.

1

Gasowski J, Fagard RH, Staessen JA et al . Pulserende blodtrykskomponent som prædiktor for dødelighed ved hypertension: en metaanalyse af kontrolgrupper fra kliniske forsøg .

J Hypertens
2002

;

20

:

145

-151

2

van den Hoogen PC, Feskens EJ, Nagelkerke NJ, Menotti A, Nissinen A, Kromhout D. Sammenhængen mellem blodtryk og dødelighed som følge af koronar hjertesygdom blandt mænd i forskellige dele af verden. Seven Countries Study Research Group.

N Engl J Med
2000

;

342

:

1

-8

3

Vasan RS, Larson MG, Leip EP et al . Virkning af højt normalt blodtryk på risikoen for hjerte-kar-sygdomme.

N Engl J Med
2001

;

345

:

1291

-1297

4

Duranti E, Imperiali P, Sasdelli M. Er hypertension en risikofaktor for dødelighed i dialyse?

Kidney Int Suppl
1996

;

55

:

S173

-S174

5

Fleischmann EH, Bower JD, Salahudeen AK. Risikofaktorparadoks i hæmodialyse: bedre ernæring som en delvis forklaring.

ASAIO J
2001

;

47

:

74

-81

6

Iseki K, Miyasato F, Tokuyama K et al . Lavt diastolisk blodtryk, hypoalbuminæmi og risiko for død i en kohorte af kroniske hæmodialysepatienter .

Kidney Int
1997

;

51

:

121212

-1217

7

Klassen PS, Lowrie EG, Reddan DN et al . Sammenhæng mellem pulstryk og dødelighed hos patienter, der undergår vedligeholdelseshæmodialyse.

JAMA
2002

;

287

:

1548

-1555

8

Port FK, Hulbert-Shearon TE, Wolfe RA et al . Blodtryk før dialyse og dødelighedsrisiko i en national stikprøve af vedligeholdelseshæmodialysepatienter .

Am J Kidney Dis
1999

;

33

:

507

-517

9

Zager PG, Nikolic J, Brown RH et al . ‘U’-kurveforbindelse af blodtryk og dødelighed hos hæmodialysepatienter. Medical Directors of Dialysis Clinic, Inc.

Kidney Int
1998

;

54

:

561

-569

10

Agarwal R. Hypertension and survival in chronic hemodialysis patients: past lessons and future opportunities.

Kidney Int
2005

;

67

:

1

-13

11

Kalantar-Zadeh K, Kilpatrick RD, Kilpatrick RD, McAllister CJ, Greenland S, Kopple JD. Omvendt epidemiologi af hypertension og kardiovaskulær død i hæmodialysepopulationen: den 58. årlige efterårskonference og videnskabelige sessioner.

Hypertension
2005

;

45

:

811

-817

12

K/DOQI kliniske retningslinjer for klinisk praksis for kronisk nyresygdom: evaluering, klassificering og stratificering.

Am J Kidney Dis
2002

;

39

:

S1

-S266

13

Levey AS, Bosch JP, Lewis JB, Greene T, Rogers N, Roth D. En mere præcis metode til at estimere glomerulær filtrationshastighed ud fra serumkreatinin: en ny forudsigelsesligning.

Ann Intern Med
1999

;

130

:

461

-470

14

Coresh J, Longenecker JC, Miller ER,III, Young HJ, Klag MJ. Epidemiologi af kardiovaskulære risikofaktorer ved kronisk nyresygdom.

J Am Soc Nephrol
1998

;

9

:

S24

-S30

15

Weber MA, Neutel JM, Smith DH. Kontrasterende kliniske egenskaber og træningsresponser hos overvægtige og magre hypertensive patienter.

J Am Coll Cardiol
2001

;

37

:

169

-174

16

Rauchhaus M, Coats AJ, Anker SD. Endotoxin-lipoprotein-hypotesen.

Lancet
2000

;

356

:

930

-933

17

Macleod J, Davey SG. Psykosociale faktorer og folkesundhed: en passende sag for behandling?

J Epidemiol Community Health
2003

;

57

:

565

-570

18

Kalantar-Zadeh K, Block G, Humphreys MH, Kopple JD. Omvendt epidemiologi af kardiovaskulære risikofaktorer hos dialysepatienter med vedligeholdelsesdialyse.

Kidney Int
2003

;

63

:

793

-808

19

Kalantar-Zadeh K, Ikizler TA, Block G, Avram MM, Kopple JD. Underernæring-inflammationskompleks syndrom hos dialysepatienter: årsager og konsekvenser.

Am J Kidney Dis
2003

;

42

:

864

-881

20

Philipp S, Ollmann H, Schink T, Dietz R, Luft FC, Willenbrock R. Virkningen af anæmi og nyrefunktion ved kongestiv hjertesvigt og bevaret systolisk funktion.

Nephrol Dial Transplant
2005

;

20

:

915

-919

21

Astor BC, Muntner P, Levin A, Eustace JA, Coresh J. Forbindelse mellem nyrefunktion og anæmi: den tredje nationale sundheds- og ernæringsundersøgelse (1988-1994).

Arch Intern Med
2002

;

162

:

1401

-1408

22

Pecoits-Filho R, Heimburger O, Barany P et al . Sammenhænge mellem cirkulerende inflammatoriske markører og resterende nyrefunktion hos CRF-patienter.

Am J Kidney Dis
2003

;

41

:

121212

-1218

23

Davies L, Wilmshurst EG, McElduff A, Gunton J, Clifton-Bligh P, Fulcher GR. Forholdet mellem homocystein, kreatininclearance og albuminuria hos patienter med type 2-diabetes.

Diabetes Care
2001

;

24

:

1805

-1809

24

Eknoyan G, Levin A, Levin N. Bone metabolism and disease in chronic kidney disease.

Am J Kidney Dis
2003

;

42

:

1

-201

25

Luft FC. Nyresygdom som en risikofaktor for hjerte-kar-sygdomme.

Basic Res Cardiol
2000

;

95

:

I72

-I76

26

Busby WJ, Campbell AJ, Robertson MC. Er lavt blodtryk hos ældre mennesker blot en følge af hjertesygdom og skrøbelighed?

Age Ageing
1994

;

23

:

69

-74

27

Liu Y, Coresh J, Eustace JA et al . Sammenhæng mellem kolesterolniveau og dødelighed hos dialysepatienter: Betydningen af inflammation og underernæring.

JAMA
2004

;

291

:

451

-459

Author notes

1Salem Veterans Affairs Medical Center, Salem, VA, 2University of Virginia, Charlottesville, VA, 3Los Angeles Biomedical Research Institute at Harbor – UCLA Medical Center, Torrance, CA, 4David Geffen School of Medicine at UCLA, Los Angeles, CA og 5Johns Hopkins Bayview Medical Center, Baltimore, MD, USA

Publiceret af Oxford University Press på vegne af ERA-EDTA.

Skriv et svar

Din e-mailadresse vil ikke blive publiceret.