本文選題：急性腎損傷 + 百草枯中毒�。� 參考：《安徽醫(yī)科大學》2016年碩士論文

【摘要】：目的探討RIFLE(Risk,Injury,Failure,Loss of kidney function and End-stage renal failure),急性腎損傷網(wǎng)絡(Acute Kidney Injury Network,AKIN)和全球改善腎臟疾病預后(Kidney Disease:Improving Global Outcomes,KDIGO)三種急性腎損傷(acute kidney injury,AKI)診斷標準對百草枯(paraquat,PQ)中毒患者AKI的診斷效率及對患者死亡的預測能力。方法選取2010年11月至2015年4月在上海市第十人民醫(yī)院腎臟科就診的PQ中毒患者112例。根據(jù)改良的MDRD(Modification of Diet in Renal Disease)公式計算基礎(chǔ)血肌酐值。依據(jù)三種AKI診斷標準,在每種標準下均將患者分為非AKI組與AKI組;并依據(jù)各診斷標準中的分級標準,進一步將各AKI組分為Risk期、Injury期和Failure期(RIFLE標準),或1期、2期和3期(AKIN和KDIGO標準)。各患者均隨訪中毒后90天,觀察腎功能進展及患者存活情況。用卡方檢驗比較不同AKI診斷標準的診斷效率以及各組間的死亡率,用Kaplan-Meier法進行生存曲線分析,用Logistic回歸評估三種診斷標準各組及其分期之間的患者的死亡風險,用受試者工作特征曲線(ROC)下面積(AUC)比較三種診斷標準對患者死亡的預測能力。P0.05為差異有統(tǒng)計學意義。結(jié)果在112例PQ中毒患者中,應用AKIN診斷標準診斷AKI的發(fā)生率(31.3%,35/112)最低,與RIFLE(47.3%,53/112)和KDIGO(54.5%,61/112)標準相比,差異有統(tǒng)計學意義(P0.05);而RIFLE和KDIGO兩標準之間,差異無統(tǒng)計學意義(P=0.285)。與生存組相比,死亡組患者的AKI(依據(jù)三種診斷標準分別診斷)發(fā)生率均顯著升高(P0.001);與非AKI組相比,AKI組患者死亡率均顯著升高(P0.001)。生存曲線分析顯示,三種診斷標準下AKI組患者的生存率均較非AKI組顯著降低(P0.001)。Logistic回歸顯示:依據(jù)RIFLE和KDIGO標準進行分級,可能與患者的死亡關(guān)系更密切;而根據(jù)兩標準的AKI分級標準,風險期(Risk期)/1期患者的死亡風險與非AKI組患者相比無顯著增加。AUC分析顯示:AKIN診斷標準(AUC=0.692)對患者的死亡預測能力最低,與RIFLE(AUC=0.840)和KDIGO(AUC=0.861)標準相比,差異有統(tǒng)計學意義(P0.05);而RIFLE和KDIGO標準相比,差異無統(tǒng)計學意義(P=0.700)。結(jié)論RIFLE和KDIGO診斷標準均適用于PQ中毒患者AKI的診斷及對患者死亡的預測,而AKIN標準的診斷效率及對死亡的預測能力均較差。不同病因所致的AKI可能需要依據(jù)不同的AKI診斷標準。在PQ中毒中,AKI可以作為患者預后的一個預測指標;但AKI分級后,風險期(RIFLE標準)和1期(KDIGO標準)不能作為PQ中毒預后的預測因子。
[Abstract]:Objective to study the diagnostic efficiency of acute of kidney function and injury-induced renal (AKI) in patients with paraquat PQs (acute renal injury network) and three diagnostic criteria for acute renal injury (acute kidney injuryAkei), acute Kidney injury network (ARN) and Kidney DiseaseImproving Global improvement (KDIGO) in the Global improvement of Renal Disease prognosis (KDIGO) in patients with acute renal injury (RIFLELE): loss of kidney function and end stage renal failure, acute kidney injury network (ARN) and Kidney DiseaseImproving Global improvement (KDIGO). The ability to predict death. Methods 112 patients with PQ poisoning were selected from November 2010 to April 2015 in Renal Department of Shanghai Tenth people's Hospital. The basic creatinine value was calculated according to the modified MDRD Modification of Diet in Renal Diseaseformula. According to the three AKI diagnostic criteria, patients were divided into non-AKI group and AKI group under each criteria, and according to the classification criteria of each diagnostic criteria, The AKI components were further divided into risk stage injury and failure stage and RIFLE standard, or stage 1, stage 2 and stage 3, AKIN and KDIGO standards. All patients were followed up 90 days after poisoning to observe the progression of renal function and survival of the patients. The diagnostic efficiency and mortality of different AKI diagnostic criteria were compared by chi-square test. Kaplan-Meier method was used to analyze the survival curve. Logistic regression was used to evaluate the risk of death among the three diagnostic criteria. The area under the operating characteristic curve (ROC) was used to compare the predictive ability of the three diagnostic criteria for the death of patients. Results among 112 patients with PQ poisoning, the incidence of diagnosis of AKI by AKIN diagnostic criteria was 31.3% / 112), which was lower than that of RIFLER 47.3R 53 / 112 and KDIGO 54.55.There was no significant difference between RIFLE and KDIGO (P 0. 285) and between RIFLE and KDIGO (P 0. 285). Compared with the survival group, the incidence of AKI (diagnosed according to the three diagnostic criteria) in the death group was significantly higher than that in the non-AKI group, and the mortality rate in the AKI group was significantly higher than that in the non-AKI group. Survival curve analysis showed that the survival rate of AKI group was significantly lower than that of non-AKI group under the three diagnostic criteria (P 0.001). Logistic regression analysis showed that according to RIFLE and KDIGO criteria, the survival rate of AKI patients was significantly lower than that of non-AKI group. According to the two AKI classification criteria, the risk of death of patients in risk period and risk phase 1 was not significantly increased compared with those in non-AKI group. AUC analysis showed that the death prediction ability of patients was the lowest according to the diagnostic criteria of: AUC 0.692), compared with the criteria of RIFLELEA AUC 0.840) and KDIGOAUC 0.861), AUC analysis showed that the mortality prediction ability of the patients was the lowest, compared with that of RIFLEX AUC 0.840 and KDIGOAUC 0.861. There was significant difference between RIFLE and KDIGO, but there was no significant difference between RIFLE and KDIGO. Conclusion both RIFLE and KDIGO diagnostic criteria are applicable to the diagnosis of AKI and the prediction of death in patients with PQ poisoning. AKI caused by different etiology may need to be based on different AKI diagnostic criteria. In PQ poisoning, AKI can be used as a predictor of prognosis, but after AKI classification, RIFLE criteria and KDIGO criteria can not be used as prognostic factors of PQ poisoning.
【學位授予單位】：安徽醫(yī)科大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：R595.4;R692

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本文編號：2010143