Comparación y concordancia de las ecuaciones más recomendadas de estimación de filtrado glomerular para el diagnóstico de enfermedad renal crónica en una población de Lima, Perú

Objetivo: Determinar la correlación y concordancia de fórmulas recomendadas para calcular la tasa de filtración glomerular (TFG) con el aclaramiento de creatinina medido (Clcr) en una población hospitalaria peruana. Material y métodos: Estudio de correlación y concordancia de personas con estados diferentes de función renal. Fueron estudiados 175 pacientes agrupados según el Clcr: Grupo 1: valores mayores de 140, Grupo 2: entre 140 a 90, Grupo 3: entre 90 a 60 y Grupo 4 cuyos valores fueron menores de 60 ml/min/1,73 m2 de SC. Se excluyeron los pacientes obesos (IMC>29). En una junta de orina de 24 horas y una muestra de sangre matutina se midió el Clcr (normalizado a 1,73 m2 de superficie corporal). Las fórmulas consideradas fueron: Cockcroft y Gault, MDRD, CDK- EPI y una fórmula peruana propuesta por Vásquez. Se analizó la correlación de Pearson entre las diversas fórmulas consideradas y el Clcr medido y su concordancia mediante el estudio de Bland Altman, de las diversas fórmulas usando la diferencia entre el resultado de cada fórmula para cada sujeto estudiado y el Clcr medido. Resultados: Todas las fórmulas propuestas tuvieron buen grado de correlación con el Clcr pero la fórmula CKD-EPI mostró importante imprecisión. Las fórmulas de Vásquez y MDRD mostraron leves diferencias favorables en pacientes con Clcr<60 ml/min. Conclusión: Recomendamos en nuestra población el uso de cualquiera de las fórmulas propuestas excepto CKD-EPI.

SUMMARY Objective: To determine the correlation and agreement between the most frequently used formulas estimate the glomerular filtration rate (GFR) and the measured Creatinine Clearance (CrCl), in a Peruvian population. Methods : Study of correlation and agreement in a population with different stages of renal function. 175 patients were included, grouped by CrCl: Group 1: higher than 140, Group 2: between 140 and 90, Group 3: Between 90 and 60, Group 4: less than 60 ml/min/1,73 m2 . Height and weight were measured to calculate body mass index (BMI). Obese patients (BMI>29) were excluded. Using a 24-hour urine collection and a serum creatinine sample, creatinine clearance was measured (normalized for 1.73 m2 of body surface). Formulas considered for analysis were: Cockroft and Gault, MDRD, CKD-EPI and a Peruvian formula proposed by Vásquez. Correlation was analyzed by Pearson coefficient between studied formulas and the measured CrCl; and its agreement was studied by Bland Altman analysis using the difference between the result obtained by each formula and the measured CrCl. Results : All studied formulas showed an acceptable degree of correlation but CKD-EPI formula had considerable imprecision. The formulas by Vásquez and MDRD showed slightly favorable differences in patients with CrCl<60 ml/min. Conclusion : We recommend the use of any of the studied formulas with exception of CKD-EPI in our population.

Letalidad y la mortalidad de Covid 19 en 60 países afectados y su impacto en los aspectos demográficos, económicos y de salud / Covid 19 lethality and mortality in 60 affected countries and their impact on demographic, economic and health aspects

RESUMEN Hay estudios que permiten comprender aspectos relacionados al Covid 19, pero no hay muchas publicaciones relativas a su impacto poblacional. Objetivo: Estudiar la relación de la letalidad y mortalidad con variables sociales, demográficas, económicas y de salud más relevantes durante los primeros 90 días de la pandemia en 60 países del mundo de los cuatro continentes. Material y métodos : Estudio transversal descriptivo y analítico de casos. Los casos lo conformaron 60 países seleccionados según la magnitud de su afectación por Covid 19. La mortalidad y la letalidad fueron estratificadas y se contrastaron con las variables de los países seleccionados mediante comparación de medias. Resultados: Se encontró una fuerte correlación entre la mortalidad y letalidad (r=0,70). El día en que se inició la enfermedad en un país y su crecimiento de infectados mostraron diferencias entre países: aquellos con mejores indicadores económicos e índice de desarrollo humano, tuvieron menos letalidad al inicio de la enfermedad. Al aumentar la incidencia, estas diferencias desaparecieron. Conclusión: Los resultados sugieren que al inicio de la enfermedad en un país, los mejores servicios son importantes, pero luego cuando la enfermedad ya se expandió, la incidencia es la variable más importante. Este resultado mostró que no hay recursos sanitarios que puedan disminuir la letalidad, independiente de cualquier otra característica del país afectado.

SUMMARY There are are studies that allow us to understand specific aspects related to COVID-19, but few studies have evaluated the population implications of it. Objectives: To study the relationship between case fatality rate and mortality with sociodemographic, economic and health variables during the first 90 day of the pandemic in 60 countries across four continents. Methods: A cross-sectional study was carried-out; cases were made up of 60 countries selected according to the magnitude of their affectation by Covid 19. Mortality and lethality were stratified and contrasted with the variables of the selected countries by means of comparison of means. Results : A strong correlation was found between mortality and lethality (r = 0.70). The day the disease began in a country and its growth in infected showed differences between countries: those with better economic indicators and human development index had less fatality at the beginning of the disease. As the incidence increased, these differences disappeared. Conclusion : Rev Med Hered. The results suggest that at the beginning of the disease in a country, the best services are important, but later when the disease has already spread, incidence is the most important variable. This result showed that there are no health resources that can reduce fatality, independent of any other characteristic of the affected

Cambios en el agua corporal, grasa y masa magra de personas con y sin disfunción renal en sus diversos estadios de enfermedad renal crónica / Changes in body water, fat and lean mass of people with and without kidney dysfunction in their various stages of chronic kidney disease

Resumen Objetivo: Estudiar los cambios en el agua corporal, grasa y masa magra de personas sanas y enfermas (20-80 años) categorizadas según tasa de filtración glomerular (TFG). Material y métodos: Estudio descriptivo y analítico de 198 sujetos (sanos, con enfermedades crónicas sin azoemia y con diferentes estados de enfermedad renal crónica normalizados por sexo) según categorías: Categoría 1 (TFG >140 ml/min/1,73 m2SC); Categoría 2 (TFG 90-140); Categoría 3 (TFG 60-89); Categoría 4 (TFG 30-59); Categoría 5 (TFG<30) y Categoría 6 (diálisis). Se midió peso, talla, agua corporal, grasa y masa magra con balanza de bioimpedancia; aclaramiento de creatinina (TFG), aclaramiento de urea y sodio y potasio en orina de 24 horas. Con estos datos se calculó la masa corporal, agua corporal, grasa y masa magra, la ingesta de sal sódica, potasio y proteínas. Se relacionaron las diversas variables según categorías propuestas con ANOVA y eta cuadrado. Se correlacionó con la TFG y la masa magra mediante regresión bivariada y el resto de variables mediante regresión múltiple lineal, para definir las relevantes. Resultados: Las variables relevantes asociadas con pérdida de TFG fueron la masa magra y el agua corporal: ANOVA (p=0,000 ambas) y eta cuadrado (0,178 y 0,165), respectivamente. El análisis multivariado solo relacionó la TFG con la edad (r=-0,34; p=0,000) y la masa magra mostró correlación bivariada relevante con el agua (r=0,861; p=0,000). Conclusión: La pérdida de TFG implica fundamentalmente pérdida de masa magra y agua corporal en la estructura corporal.

SUMMARY Objective : Study changes in body water, fat and lean mass of healthy and sick people (20-80 years) categorized according to glomerular filtration rate (GFR). Material and Methods: Descriptive and analytical study of 198 subjects (healthy, with chronic disease without azotemia and with different stages of chronic kidney disease standardized by sex) according to stages: Stage 1 (GFR> 140 ml / min / 1.73 m2SC); Stage 2 (TFG 90-140); Stage 3 (TFG 60-89); Stage 4 (TFG 30-59); Stage 5 (TFG <30) and Stage 6 (dialysis). We measured weight, height, body water, fat and lean (with bio impedance scales); creatinine clearance (GFR) and urea clearance. In 24-hour urine: sodium and potassium. With these data, body mass, body water, fat and lean mass, sodium salt intake, potassium and proteins were calculated. The analysis was descriptive and analytical, relating the various variables according to the proposed categories with ANOVA and eta squared. The rest of the variables were correlated with the TFG and lean mass by bivariate regression and linear multiple regression to define the relevant ones. Results: The relevant variables associated with loss of GFR were lean body mass and water: ANOVA (p = 0.000 both) and eta squared (0.178 and 0,165) respectively. The multivariate analysis only related the GFR with age (r = -0.34, p = 0.000) and the lean mass showed significant bivariate correlation with water (r = 0.861, p = 0.000). Conclusion: The loss of TFG mainly involves loss of lean body mass and water in the body structure.