Peran Biomarker Stres Ginjal Urin Untuk Pengenalan Dini Cedera Ginjal Akut Subklinis pada Pasien COVID yang Sakit Kritis-19

3. Hasil

3.1. Karakteristik Populasi Penelitian

Selama periode antara Mei dan 2020 Agustus, total 420 orang dimasukkan ke area kritis INER. Dari jumlah tersebut, 69 orang dinyatakan negatif infeksi SARS-CoV-2; di 44 kasus infeksi tidak dapat dipastikan; 60 orang tetap berada di ruang gawat darurat karena kejenuhan rumah sakit; dan 20 orang meninggal di sana. Informed consent tidak dapat diperoleh untuk 196 pasien. Kami kemudian memasukkan 51 pasien yang memberikan persetujuan untuk berpartisipasi dalam penelitian ini (Gambar 1). Dari jumlah tersebut, 30 orang adalah laki-laki (58,8%); usia rata-rata adalah 53 tahun (IQR: 40–61); 14 menderita hipertensi (27,5%); 16 menderita diabetes (31,4%); dan 21 orang mengalami obesitas (41,2%). Dari 51 orang yang diteliti, 25 orang mengalami AKI selama dirawat di rumah sakit (kelompok AKI, 49,0%) dan 26 orang tidak mengalami AKI (kelompok non-AKI, 51,0%). Sebanyak 11 orang menderita AKI stadium 1 (21,5%); 8 orang menderita AKI stadium 2 (15,6%); dan 6 orang menderita AKI stadium 3 (11,7%). Karakteristik dasar populasi penelitian dan perbandingan antara kelompok AKI vs kelompok non-AKI ditunjukkan pada Tabel 1.

Gambar 1. Diagram studi. Jumlah individu yang dinilai kelayakannya dan individu yang dilibatkan dalam penelitian

3.2. Kinerja Biomarker sebagai Prediktor AKI

Berdasarkan nilai AUC, spesifisitas, dan akurasi tertinggi, biomarker dengan kinerja terbaik untuk prediksi AKI selama seluruh periode rawat inap adalah NGAL dengan batas 45 ng/mL. Mengingat sebagian besar pasien mengalami AKI selama 7 hari pertama di rumah sakit, kami juga menentukan kinerja biomarker untuk prediksi AKI pada hari ke 7 (Tabel 2). Performa NGAL secara signifikan lebih baik pada hari ke 7 dibandingkan seluruh periode rawat inap (AUC=0.771 vs. AUC=0.706; p=0.001 ). Kombinasi [TIMP-2] × [IGFBP7] pada batas 0,2 (ng/mL)2/1000 adalah prediktor AKI terbaik kedua, dan kinerja biomarker ini selama seluruh rawat inap serupa dengan kinerja hari ke 7 (AUC= 0.682 vs. AUC= 0.671; p=0.632).

Tabel 1. Karakteristik dasar populasi penelitian

AKI,cedera ginjal akut; BMI,Indeks massa tubuh; IMV, ventilasi mekanis invasif; PaO2/FiO2, tekanan oksigen arteri parsial/fraksi oksigen inspirasi; pCO2, tekanan parsial karbon dioksida; PEEP, tekanan ekspirasi akhir positif; SOFA, penilaian kegagalan organ berurutan; eGFR, perkiraan laju filtrasi glomerulus; Steroid sistemik: deksametason, metilprednisolon; prednison; NGAL, lipocalin terkait neutrofil gelatinase; TIMP-2, penghambat jaringan metaloproteinase 2; IGFBP7, protein pengikat faktor pertumbuhan seperti insulin 7. * Data dinyatakan sebagai median (rentang interkuartil). Perbandingan kelompok AKI vs kelompok non-AKI dilakukan dengan menggunakan uji chi-kuadrat untuk variabel kategori dan Mann-Whitney U untuk variabel kontinu. Nilai yang dicetak tebal menunjukkan signifikansi statistik pada tingkat p Kurang dari atau sama dengan 0,05.

Tabel 2. Kinerja biomarker urin untuk prediksi cedera ginjal akut pada pasien COVID-19 yang sakit kritis.

AKI, cedera ginjal akut; AUC, area di bawah kurva karakteristik pengoperasian penerima; CI, interval kepercayaan; PPV, nilai prediksi positif; NPV, nilai prediksi negatif; NGAL; lipocalin terkait neutrofil gelatinase; TIMP-2, penghambat jaringan metaloproteinase-2; IGFBP7, protein pengikat faktor pertumbuhan seperti insulin 7.

3.3. Waktu terjadinya AKI Secara Signifikan Lebih Singkat pada Individu dengan Nilai NGAL Urin dan [TIMP-2] × [IGFBP7] Lebih Tinggi

Karena NGAL 45 ng/mL memiliki nilai spesifisitas dan akurasi tertinggi, kami memilih nilai batas ini untuk analisis ketahanan hidup terhadap AKI selama rawat inap. Individu dengan NGAL lebih besar atau sama dengan 45 ng/mL dibandingkan dengan individu dengan<45 ng/mL. Urinary NGAL could not be measured in 3 patients. The time to AKI was significantly shorter in individuals with NGAL ≥ 45 ng/mL than in those with <45 ng/mL; p = 0.028 (Figure 2). Similarly, [TIMP-2] × [IGFBP7] 0.2 (ng/mL)2/1000 had the highest specificity and accuracy, so this cutoff was selected for the survival analysis of the time to AKI during hospitalization. We found that the time to AKI was significantly shorter in individuals with [TIMP-2] × [IGFBP7] ≥ 0.2 ng/mL than in those with <0.2 (ng/mL)2/1000; p = 0.017 (Figure 3).

3.4. Peningkatan Nilai Urin [TIMP-2] × [IGFBP7] merupakan Faktor Risiko AKI

Analisis univariat menunjukkan bahwa pasien dengan AKI berusia lebih tua (rasio bahaya, HR {{0}}.94, 95% CI: 0.9{{20}}–{ {61}},99; hal=0.034); memiliki frekuensi hipertensi yang lebih tinggi (HR=6.02, 95% CI: 1.42–25.40; p=0.014); memiliki kadar [TIMP-2] × [IGFBP7] Lebih besar dari atau sama dengan 0,2 (ng/mL)2/1000 (HR=5.11, 95% CI: 1,20 –21.67; hal=0.027); dan NGAL Lebih besar dari atau sama dengan 45 ng/mL (HR=4.00, 95% CI: 1.15–13.81; p=0.028). Setelah disesuaikan dengan kemungkinan variabel perancu, analisis multivariat menunjukkan bahwa faktor risiko AKI selama masa rawat inap adalah jenis kelamin laki-laki (HR=7.57, 95% CI: 1.28–44.8; p=0.026 ) dan [TIMP-2] × [IGFBP7] Lebih besar dari atau sama dengan 0,2 (ng/mL)2/ 1000 (HR=7.23, 95% CI: 0,99–52,4; p {{65 }}.050) (Tabel 3). Pada hari ke 7 rawat inap, setelah disesuaikan berdasarkan usia dan jenis kelamin, kami menemukan bahwa hanya [TIMP-2] × [IGFBP7] Lebih besar dari atau sama dengan 0,2 (ng/mL) 2/1000 yang tetap dikaitkan dengan risiko AKI ( HR=5,91, 95% CI: 1,06–32,7; hal=0,042).

3.5. Kematian Lebih Tinggi pada Individu dengan AKI

Kami membuat kurva Kaplan-Meyer untuk mortalitas dengan membandingkan kelompok 25 pasien yang berkembangAKIselama tindak lanjut dengan kelompok 26 orang tanpa AKI. Angka kematian pada individu yang menderita AKI selama dirawat di rumah sakit secara signifikan lebih tinggi dibandingkan mereka yang tidak pernah menderita AKI, p=0.019 (Gambar 4).

Gambar 2. Kejadian AKI kumulatif menurut konsentrasi NGAL urin. AKI pada individu dengan NGAL urin > 45 ng/mL (garis belakang) vs. AKI pada individu dengan NGAL urin <45 ng/mL (garis abu-abu) selama dirawat di rumah sakit (p=0.028). Waktu 0 sesuai dengan masuk rumah sakit.

Tabel 3. Faktor risiko cedera ginjal akut pada pasien COVID yang sakit kritis-19.

SDM, rasio bahaya; CI, interval kepercayaan; NGAL; lipocalin terkait neutrofil gelatinase; TIMP-2, penghambat jaringan metaloproteinase 2; IGFBP7, protein pengikat faktor pertumbuhan seperti insulin 7; CPK, hidung kreatin fosfoki. Variabel dimasukkan ke dalam model ketika tingkat alfa faktor risiko kurang dari 0.15. Usia dan jenis kelamin ditambahkan ke dalam model terlepas dari tingkat alfa. Nilai yang dicetak tebal menunjukkan signifikansi statistik pada tingkat p Kurang dari atau sama dengan 0,05.

Gambar 3. Kejadian AKI kumulatif berdasarkan konsentrasi [TIMP-2] × [IGFBP7] urin. AKI pada individu dengan [TIMP-2] × [IGFBP7] > 0.2 (ng/mL)2/1000 (garis hitam) urin vs. AKI pada individu dengan [TIMP-2] × [IGFBP7] <0,2 (ng/mL)2/1000 urin (garis abu-abu) selama dirawat di rumah sakit (p=00,013). Waktu 0 sesuai dengan masuk rumah sakit.

Dari 25 orang dengan AKI, 13 orang menderita AKI sementara (25,5%) dan 12 orang menderita AKI persisten (23,5%). CKD-EPI saat keluar dari rumah sakit serupa pada individu dengan AKI persisten (79,5 mL/mnt/1,73m2 , IQR: 17–111) dan pada pasien dengan AKI sementara (93 mL/mnt/1,73m2 , IQR: 88–104; p=0.53). Analisis regresi logistik digunakan untuk mengidentifikasi hubungan antara kovariat yang relevan dengan mortalitas. Analisis univariat menunjukkan bahwa kematian lebih sering terjadi pada pasien berusia 60 tahun atau lebih (HR=5.33, 95% CI: 1.23–23.09; p=0.025); dan memiliki AKI persisten (HR=10.83, 95% CI: 1.67–69.91; p=0.012). Setelah disesuaikan dengan kemungkinan variabel perancu, hanya AKI persisten yang tetap berhubungan dengan mortalitas (HR=7.42, 95% CI: 1.04–53.04; p=0.046) (Tabel 4).