研究1
美國一項研究顯示，在根據肌酐計算的腎小球濾過率（GFRcr）慢性腎髒病（CKD）風險預測模型中，加入根據胱抑素C計算的GFR（GFRcys）和尿白蛋白肌酐比值（ACR），可增加CKD風險預測模型的準確性。論文4月11日在線發表於《美國醫學會雜誌》（JAMA）。
根據GFRcr是否小於60 ml/（min·1.73m2）、GFRcys是否小於60 ml/（min·1.73m2）及尿白蛋白肌酐比值（ACR）是否大於30 mg/g將受試者分為8組。主要轉歸為全因死亡和終末期腎病（ESRD）。
中位隨訪4.6年結果顯示，在26643例成人中，共1940例受試者死亡，177例出現ESRD。與GFRcr定義的CKD患者相比，雙重或三種標誌物定義的CKD患者死亡風險較高（見表）。
與GFRcr、GFRcys和ACR均不符合CKD診斷標準者相比，ACR、GFRcys定義的CKD患者死亡風險分別升高70%和120%。若三項標準均符合CKD診斷，則患者死亡風險升高200%。
在三個標準均符合CKD診斷的患者中，每1000人年發生34.1例ESRD：在僅GFRcr符合CKD診斷標準的患者中，每1000人年僅發生0.33例ESRD。
研究2
加拿大一項納入兩個獨立的3至5期CKD患者人群的研究顯示，利用常規實驗室檢測得出的模型可在3至5期慢性腎髒病（CKD）患者中準確預測腎衰。論文4月11日在線發表於《美國醫學會雜誌》（JAMA）。
研究者根據其中一個患者人群（2449例，11%發生腎衰）相關資料建立CKD進展預測模型，並在另一個CKD人群（4942例，24%發生腎衰）中驗證該模型。
結果表明，最準確的預測模型包括年齡、性別、GFR、蛋白尿、血鈣、血磷、血碳酸氫鹽和血清白蛋白。在驗證人群中，此模型的準確度高於僅包括年齡、性別、GFR和蛋白尿的簡單模型。
■專家點評
多重指標評估CKD風險的時代已來臨？
加拿大卡爾加裏大學 托那利（Tonelli）博士
盡管現行的CKD分期係統（基於eGFRcr）具有臨床實用性，但其所確定的CKD患者數量過多，因而無法進行靶向幹預。確定高危亞組患者對臨床醫生和其他決策者具有重要意義。
然而，目前將三重標誌物方法納入常規臨床實踐尚為時過早。原因在於此項研究人群為高選擇性；目前尚無資料證實聯合檢測的預測能力優於重複評估；並且應用更為嚴格的標準可能削弱三重標誌物方法的優勢。
與之相似，盡管第二項研究所示的預測模型在技術上具有可操作性，但目前亦不宜立即應用。原因在於此項研究數據丟失率相對較高；僅有40%的潛在適宜受試者被納入最終分析，並且納入患者均已接受腎髒科醫師治療。製定適宜的風險預測工具僅為當前的挑戰之一，如何將預測信息整合入常規治療之中以改善患者轉歸是亟待解決的問題。
辨明目標 以終為始
北京大學第一醫院腎內科 左力
2002年，美國腎髒病與透析患者生存質量指導（KDOQI）指南發表後，人們一直在使用基於肌酐估計的腎小球濾過率（GFRcr）判斷腎功能及各種不良預後。按照KDOQI定義，僅GFRcr<60 ml/（min·1.73m2）或尿白蛋白肌酐比值>30 mg/g持續3個月以上即可診斷CKD。
目前，多數臨床流行病學研究未對上述指標進行重複測量，導致報告的CKD患病率非常高，美國全國健康和營養監測調查（NHANES）報告顯示，CKD患病率高達16%，但實際上這些人中的絕大多數並未發生死亡和終末期腎髒病等終點事件。這種分類方法的弊端為，不僅導致民眾不必要的恐慌，而且導致決策者不必要的醫療投入。
KDOQI指南發表後，有學者強烈建議在CKD分期標準中加入白蛋白尿。2009年10月，英國倫敦舉行的全球改善腎髒病預後委員會（KDIGO）討論會報告的一項研究表明，GFRcr+白蛋白尿的CKD風險預測方法更能反應CKD患者不良預後。
2011年1月，《內科學年鑒》報告了一種以發生不良預後危險度為尺度的CKD分期方法，根據GFRcr水平和白蛋白尿水平，把危險度分為5個等級，等級越高則不良預後越多。該分類方法的“陽性預測價值”高於單純基於GFRcr的分期方法，但也有部分發生不良預後的患者被錯誤地劃分至低危險度人群中。
近日，《美國醫學會雜誌》發表了兩項關於CKD的重要研究。研究人員通過對大規模人群的長期隨訪觀察，試圖尋找預測CKD患者發生不良預後的臨床實用預測指標，這反映了人們一直在努力尋找更特異的CKD診斷方法，以及確定不良轉歸高危患者對臨床醫生的重要指導意義。
然而，我個人認為：① 患者檢測指標中不正常的項目越多，則預後越不好，這是無可爭議的事實，關鍵是研究的臨床實用價值。② GFRcr僅為一項腎功能預測指標，GFRcr是否會進一步下降、下降速度快慢，受到多種因素影響，將所有因素納入CKD分期中顯然是不現實的，這就需要臨床工作者區別對待各種危險因素。③ 我們不能單純將上述預測方法理解為“預測不良預後”。在這些預測指標中，部分指標是可以被改善的，故患者不良預後是可能被阻止的。因此，如何努力將上述預測信息整合至常規治療中以改善患者預後，這才是臨床工作者需要考慮的問題。
