Khám phá các lý do cho sự thay đổi cấp tiểu bang về tỷ lệ mắc bệnh chấn thương thận cấp tính cần chạy thận (AKI-D) ở Hoa Kỳ
Feb 23, 2022
Zijin Chen1,2*, Charles E. McCulloch3, Neil R. Powe4,5
trừu tượng
Tiểu sử:Có sự thay đổi đáng kể ở cấp tiểu bang về tỷ lệ cần lọc máunhọnquả thậnvết thương(MỘT ĐỨA TRẺ). Tuy nhiên, ít người biết về lý do của sự biến đổi địa lý này.
Phương pháp:Nghiên cứu sinh thái cấp tiểu bang cắt ngang quốc gia dựa trên Cơ sở dữ liệu nội trú của tiểu bang (SID) và Hệ thống giám sát các yếu tố rủi ro hành vi (BRFSS) vào năm 2011. Chúng tôi đã phân tích 18 tiểu bang và sáu tình trạng sức khỏe mãn tính (đái tháo đường [đái tháo đường], tăng huyết áp,mãn tínhquả thậndịch bệnh[Suy thận], bệnh tim xơ cứng động mạch [ASHD], ung thư (không bao gồm ung thư da) và bệnh phổi tắc nghẽn mãn tính [COPD]). Mối liên quan giữa từng tình trạng sức khỏe mãn tính vàMỘT ĐỨA TRẺtỷ lệ mắc bệnh được đánh giá bằng cách sử dụng tương quan Pearson và hồi quy bội điều chỉnh theo tuổi trung bình, tỷ lệ nam giới và tỷ lệ người da trắng không phải gốc Tây Ban Nha ở mỗi tiểu bang.
Kết quả:Cấp tiểu bangMỘT ĐỨA TRẺtỷ lệ mắc bệnh dao động từ 190 đến 1139 trên một triệu dân số. Sự khác biệt cấp tiểu bang về tỷ lệ nhập viện với các tình trạng sức khỏe mãn tính (chủ yếu là <3- lần="" chênh="" lệch="" về="" phạm="" vi)="" lớn="" hơn="" sự="" khác="" biệt="" ở="" cấp="" tiểu="" bang="" về="" tỷ="" lệ="" phổ="" biến="" đối="" với="" từng="" tình="" trạng="" sức="" khỏe="" mãn="" tính="" (hầu="" hết="" là=""><2. 5-="" sự="" khác="" biệt="" gấp="" trong="" khoảng).="" một="" mối="" tương="" quan="" có="" ý="" nghĩa="" được="" chỉ="" ra="" giữa="" tỷ="" lệ="" mắc="" aki-d="" và="" tỷ="" lệ="" mắc="" bệnh="" tiểu="" đường,="" ashd="" và="" copd,="" cũng="" như="" giữa="" tỷ="" lệ="" mắc="" aki-d="" và="" tỷ="" lệ="" nhập="" viện="" do="" tăng="" huyết="" áp.="" trong="" các="" mô="" hình="" hồi="" quy,="" sau="" khi="" điều="" chỉnh="" theo="" tuổi,="" giới="" tính="" và="" chủng="" tộc,="" tỷ="" lệ="" mắc="" aki-d="" có="" liên="" quan="" đến="" tỷ="" lệ="" phổ="" biến="" và="" tỷ="" lệ="" nhập="" viện="" với="" năm="" tình="" trạng="" sức="" khỏe="" mãn="" tính="" --="" tiểu="" đường,="" cao="" huyết="">Suy thận, ASHD và COPD -- và tỷ lệ nhập viện vì ung thư.
Kết luận:Kết quả từ phân tích sinh thái này cho thấy rằng sự thay đổi ở cấp tiểu bang trong tỷ lệ mắc AKI-D có thể bị ảnh hưởng bởi sự thay đổi ở cấp tiểu bang về tỷ lệ hiện mắc và tỷ lệ nhập viện với một số tình trạng sức khỏe mãn tính. Đối với hầu hết các tình trạng mãn tính đã được khám phá,MỘT ĐỨA TRẺtương quan chặt chẽ hơn với tỷ lệ nhập viện với tình trạng sức khỏe hơn là với tỷ lệ hiện mắc của chúng, cho thấy rằng các chiến lược quản lý bệnh tật tốt hơn để ngăn ngừa nhập viện có thể chuyển thành tỷ lệ mắc bệnh thấp hơnMỘT ĐỨA TRẺ.
Từ khóa:Biến thể địa lý,Mãn tínhSức khỏetình trạng, MỘT ĐỨA TRẺ, Nghiên cứu sinh thái học
Tiếp xúc:joanna.jia@wecistanche.com/ WhatsApp: 008618081934791
Tiểu sử
Yêu cầu lọc máunhọnquả thậnvết thương(AKI-D) là nguyên nhân quan trọng gây ra bệnh tật và tử vong ở bệnh nhân nhập viện và có liên quan đến gánh nặng sức khỏe cộng đồng lớn. Gần đây chúng tôi đã báo cáo sự khác biệt địa lý đáng kể về tỷ lệ mắc AKI-D ở Hoa Kỳ [1–3] với một số tiểu bang có tỷ lệ mắc bệnh cao hơn mười lần so với những tiểu bang khác. Tuy nhiên, ít người biết về lý do của sự biến đổi địa lý này.
Chúng tôi đưa ra giả thuyết rằng sự khác biệt về mặt địa lý trong tỷ lệ mắc một số tình trạng sức khỏe mãn tính có khuynh hướng trực tiếp hoặc gián tiếp đếnnhọnquả thậnvết thươngcó thể là một yếu tố đóng góp quan trọng vào sự thay đổi địa lý quan sát được trong tỷ lệ mắc AKI-D. Các tình trạng mãn tính của ứng viên bao gồm đái tháo đường (đái tháo đường), tăng huyết áp,mãn tínhquả thậndịch bệnh(CKD), bệnh tim xơ cứng động mạch (ASHD), ung thư và bệnh phổi tắc nghẽn mãn tính (COPD).
Hơn nữa, kể từ khiMỘT ĐỨA TRẺchỉ xảy ra ở những bệnh nhân nhập viện (vì không thể tiến hành lọc máu cấp tính ở cơ sở ngoại trú), chúng tôi giả thuyết rằng sự khác biệt về địa lý trong tỷ lệ nhập viện của những bệnh nhân có tình trạng sức khỏe mãn tính cũng có khả năng quan trọng.
Để khám phá các hiệp hội này, chúng tôi đã phân tích dữ liệu từ 18 tiểu bang lấy từ hai cơ sở dữ liệu đại diện cho cộng đồng của Hoa Kỳ — Cơ sở dữ liệu nội trú của Tiểu bang (SID) [4] và Hệ thống giám sát các yếu tố rủi ro hành vi (BRFSS) [5].
Phương pháp
Thiết kế nghiên cứu
Chúng tôi đã tiến hành một nghiên cứu sinh thái, cắt ngang, quốc gia giữa các quần thể từ 45 tuổi trở lên ở Hoa Kỳ. Chúng tôi giới hạn nghiên cứu của mình đối với người lớn từ 45 tuổi trở lên vì tỷ lệ mắc bệnh AKI-D và tình trạng sức khỏe mãn tính cũng như tỷ lệ nhập viện thấp ở nhóm dân số trẻ hơn.
Xác định các biến thể ở cấp tiểu bang về tỷ lệ mắc các tình trạng sức khỏe mãn tính bằng cách sử dụng BRFSS
Dựa trên các tài liệu hiện có, chúng tôi đã chọn các tình trạng sức khỏe mãn tính được ưu tiên để nghiên cứu làm ứng cử viên để tương quan với tỷ lệ mắc AKI-D. Chúng tôi đã bao gồm các nguyên nhân hàng đầu của ESRD (mà chúng tôi cho rằng cũng là nguyên nhân hàng đầu của CKD), các tình trạng bệnh tật hàng đầu đi kèm với ESRD (vì chúng có thể hoạt động như tác nhân gây ra bệnh cấp tính trênmãn tínhquả thậndịch bệnh), và các yếu tố nguy cơ có thể có đối với AKI-D từ một nghiên cứu trước đây [2, 6, 7]. Cụ thể, trước tiên, chúng tôi xác định bốn nguyên nhân chính hàng đầu của bệnh thận giai đoạn cuối (ESRD) từ Hệ thống Dữ liệu Thận Hoa Kỳ (USRDS): tiểu đường, tăng huyết áp, viêm cầu thận và nangquả thậndịch bệnh[6]. Sau đó, chúng tôi xác định mười tình trạng bệnh đi kèm hàng đầu được báo cáo ở bệnh nhân ESRD từ USRDS: tăng huyết áp, tiểu đường, suy tim mãn tính, bệnh tim xơ cứng động mạch, bệnh tim khác, bệnh mạch máu ngoại vi, COPD, tai biến mạch máu não / cơn thiếu máu cục bộ thoáng qua (CVA / TIA), bệnh võng mạc tiểu đường và ung thư ác tính [7]. Cuối cùng, chúng tôi đã ghi nhận mười mã chẩn đoán hàng đầu liên quan đến xu hướng thời gian trong AKI-D từ một nghiên cứu trước: sốc, ngừng tim, rung thất, nhiễm trùng huyết, đa u tủy, suy hô hấp, đông máu, rối loạn xuất huyết, tăng huyết áp, choáng váng hôn mê, tổn thương não, bệnh gan và bệnh nấm [2].
Ước tính mức độ phổ biến của các tình trạng sức khỏe mãn tính ở cấp tiểu bang được thu thập dựa trên dữ liệu tự báo cáo từ BRFSS năm 2011. BRFSS là hệ thống điều tra qua điện thoại liên quan đến sức khỏe hàng đầu của quốc gia, thu thập dữ liệu ở cấp tiểu bang và địa phương từ cư dân Hoa Kỳ về các hành vi nguy cơ liên quan đến sức khỏe, tình trạng sức khỏe mãn tính và sử dụng các dịch vụ dự phòng [5, 8]. Những dữ liệu này đến từ những người tham gia ở tất cả 50 người. Bắt đầu từ năm 2011, một cuộc khảo sát trên điện thoại di động và một phương pháp luận mới để tính toán các giá trị có trọng số đã được đưa vào như các thành phần của BRFSS [9, 10]. Vì cuộc khảo sát BRFSS năm 2011 không nắm bắt được tất cả các tình trạng sức khỏe được liệt kê ở trên, chúng tôi đã tổng hợp các nguyên nhân chính của ESRD, mười tình trạng bệnh đi kèm hàng đầu ở bệnh nhân ESRD và mười mã chẩn đoán hàng đầu liên quan đến xu hướng thời gian của AKI-D thành sáu tình trạng sức khỏe mãn tính : tiểu đường, tăng huyết áp, CKD, ASHD, ung thư (không bao gồm ung thư da) (từ đó được gọi đơn giản là "ung thư") và COPD. Việc lựa chọn sáu tình trạng sức khỏe này đã được thực hiện trước khi hình thành bất kỳ phân tích liên kết nào.
Các câu hỏi BRFSS và các lựa chọn câu trả lời cho sáu tình trạng sức khỏe mãn tính này được liệt kê trong Bảng Bổ sung 1 [11]. Khi câu trả lời cho mỗi câu hỏi là "có", chúng tôi coi người tham gia có tình trạng sức khỏe mãn tính này. Khi câu trả lời là "không", chúng tôi coi người tham gia không có tình trạng sức khỏe mãn tính này. Đối với ASHD, hai câu hỏi liên quan (liên quan đến "nhồi máu cơ tim" và "đau thắt ngực hoặc bệnh tim mạch vành") đã được đưa vào và phân loại ASHD dựa trên việc trả lời có cho một trong hai câu hỏi. Các câu trả lời được đưa ra là "thiếu", "từ chối" hoặc "không biết / không chắc" chiếm <3 phần="" trăm="" câu="" trả="" lời="" cho="" tất="" cả="" các="" điều="" kiện="" và="" được="" phân="" loại="" là="">
Xác định các biến thể cấp tiểu bang về tỷ lệ AKI-D nhập viện bằng SID và điều tra dân số Hoa Kỳ
Chúng tôi đã sử dụng Cơ sở dữ liệu nội trú của Tiểu bang (SID) để xác định số lần nhập viện AKI-D [3, 4]. Sau đó, chúng tôi sử dụng dữ liệu của Cục điều tra dân số Hoa Kỳ để tính tỷ lệ mắc AKI-D theo từng tiểu bang.
AKI-D được xác định khi có cả mã chẩn đoán suy thận cấp (Phân loại bệnh quốc tế, Bản sửa đổi lần thứ chín, Sửa đổi lâm sàng [ICD - 9] mã 584.5, 584.6, 584.7, 584.8 hoặc 584.9) và quy trình lọc máu mã (39.95, V45.11, V45.12, V56. 0 hoặc V56.2) không có mã quy trình sửa đổi hoặc tạo lỗ rò động mạch đồng thời (39.27, 39.42, 39.43 hoặc 39.93) [1, 3, 12 , 13]. Các nghiên cứu trước đây đã chỉ ra rằng thuật toán này tạo ra độ nhạy lớn hơn hoặc bằng 90 phần trăm, các giá trị dự đoán cụ thể, dương và âm [1, 3, 12, 13].
Vì lý do chi phí, chúng tôi chỉ mua 25 trong số 30 SID có sẵn trong năm 2011: Arizona (AZ), Arkansas (AR), California (CA), Colorado (CO), Florida (FL), Iowa (IA), Kentucky ( KY), Massachusetts (MA), Maryland (MD), Maine (ME), Michigan (MI), Mississippi (MS), North Carolina (NC), Nebraska (NE), New Jersey (NJ), New Mexico (NM) , New York (NY), Nevada (NE), Oregon (OR), Rhode Island (RI), South Carolina (SC), Utah (UT), Vermont (VT), Washington (WA) và West Virginia (WV) (Hình phụ 1) [3].
Mười chín cơ sở dữ liệu SID đã báo cáo> 15 mã chẩn đoán. Không có bang nào trong số 19 bang này có hơn một phần tư số ca nhập viện có> 15 mã chẩn đoán. 19 (không chồng chéo) cơ sở dữ liệu SID đã báo cáo> 6 mã thủ tục. Không có bang nào trong số 19 bang này có hơn một phần mười số ca nhập viện có> 6 mã thủ tục [3]
Trong phân tích chính của chúng tôi, để giảm sự sai lệch về kết quả, chúng tôi đã không đưa vào cơ sở dữ liệu SID có ít hơn 15 mã chẩn đoán (ME, NE) và chúng tôi chỉ phân tích 15 mã chẩn đoán đầu tiên được liệt kê cho mỗi lần nhập viện (Hình bổ sung 1). Chúng tôi cũng chỉ phân tích 6 mã thủ tục đầu tiên trong phân tích chính của chúng tôi (tất cả các bang đều có ít nhất số mã thủ tục này) [3].
Chúng tôi đã tính các ca nhập viện theo AKI-D với chẩn đoán ESRD (585,6) khi xuất viện nhưng không phải khi nhập viện. Phân tích chính của chúng tôi không bao gồm các trạng thái (CO, MS, NC, UT, WV) trong đó chúng tôi không thể biết liệu ESRD là chẩn đoán nhập viện hay chẩn đoán xuất viện [hoặc cả hai]) (Hình bổ sung 1) [3].
Do đó, phân tích chính của chúng tôi dựa trên 18 trạng thái (AZ, AR, CA, FL, IA, KY, MA, MD, MN, NJ, NM, NY, NV, OR, RI, SC, VT, WA) (Hình bổ sung 1 ) [3]. Chúng tôi đã sử dụng dữ liệu từ tất cả 25 trạng thái trong phân tích độ nhạy.
Ở đây, chúng tôi chỉ phân tích tối đa 9 mã chẩn đoán và tối đa 6 mã quy trình cho mỗi tiểu bang để giảm sai lệch về kết quả (tất cả các tiểu bang báo cáo ít nhất 9 mã chẩn đoán và 6 mã quy trình) và loại trừ tất cả các trường hợp nhập viện có chứa mã chẩn đoán cho ESRD ( 585,6) vì đối với năm trạng thái (CO, MS, NC, UT, và WV), chúng tôi không thể biết liệu chẩn đoán này đã xuất hiện khi nhập viện hay chưa [3].
Xác định sự khác biệt cấp tiểu bang về tỷ lệ nhập viện với từng tình trạng sức khỏe mãn tính từ SID, BRFSS và điều tra dân số Hoa Kỳ
Chúng tôi đã xác định và tổng hợp các trường hợp xuất viện liên quan đến từng tình trạng sức khỏe mãn tính và tỷ lệ được tính toán bằng cách sử dụng dân số bệnh nhân ước tính ở cấp tiểu bang. Chúng tôi giả thuyết rằng tỷ lệ nhập viện với mỗi tình trạng sức khỏe mãn tính có thể bị ảnh hưởng bởi những bệnh nhân có tình trạng sức khỏe mãn tính đó mắc bệnh nặng hơn hoặc có các biến chứng cần được điều trị tại bệnh viện.
Cụ thể, chúng tôi đã sử dụng Phần mềm phân loại lâm sàng (CCS) trong SID. Phần mềm này sẽ thu gọn> 14, 000 mã chẩn đoán được tiêu chuẩn hóa trong Phân loại bệnh quốc tế-Sửa đổi lâm sàng lần thứ 9 (ICD -9- CM) thành một số loại có ý nghĩa lâm sàng [3]. Mỗi một trong sáu tình trạng sức khỏe mãn tính quan tâm được ánh xạ tới các mã chẩn đoán CCS sau: tiểu đường (mã chẩn đoán CCS 49, 50), tăng huyết áp (mã chẩn đoán CCS 98, 99), CKD (mã chẩn đoán CCS 156, 158), ASHD (Mã chẩn đoán CCS 100, 101,102), ung thư (mã chẩn đoán CCS 11–21 và 24–43), và COPD (mã chẩn đoán CCS 127).
phương pháp thống kê
Tỷ lệ mắc AKI-D cấp tiểu bang được biểu thị theo phần triệu dân số (pmp) như đã mô tả trước đây [3, 12, 14]. Chúng tôi đã tính toán sự khác biệt gấp đôi cho điều này bằng cách chia tỷ lệ mắc AKI-D cấp tiểu bang quan sát được cao nhất cho tỷ lệ mắc AKI-D cấp tiểu bang quan sát được thấp nhất. Chúng tôi phân loại các tiểu bang thành các mức thấp / trung bình / cao của tỷ lệ mắc AKI-D để hiển thị sự khác biệt giữa các khu vực trên bản đồ của Hoa Kỳ
Chúng tôi đã tính toán các ước tính về tỷ lệ mắc bệnh mãn tính từ BRFSS và dân số cư trú từ Cục Điều tra Dân số Hoa Kỳ năm 2011 [15]. Chúng tôi đã tính toán tỷ lệ nhập viện với mỗi tình trạng sức khỏe mãn tính trên 1000 dân số như số lần nhập viện / (tỷ lệ mắc bệnh mãn tính * dân số cư trú) * 1000. Chênh lệch gấp đôi cho những điều này cũng được tính toán theo giá trị quan sát cao nhất so với thấp nhất. (Tất cả các tỷ lệ sự cố là hàng năm.)
Để có được các ước tính về tỷ lệ phổ biến và khoảng tin cậy liên quan (CI), chúng tôi đã sử dụng thiết kế khảo sát mẫu phức tạp xác định các tầng, cụm và trọng số mẫu cho dữ liệu điện thoại cố định và điện thoại di động kết hợp ("STSTR" được sử dụng cho các tầng ", {{0} } PSU "cho các cụm và" _ LLCPWT "cho các trọng số lấy mẫu) [16].
Hệ số tương quan Pearson được sử dụng để xác định i) mối tương quan cấp tiểu bang giữa tỷ lệ phổ biến của từng tình trạng sức khỏe mãn tính và tỷ lệ mắc AKI-D, và ii) tương quan cấp tiểu bang giữa tỷ lệ nhập viện với từng tình trạng sức khỏe mãn tính và AKI-D tỷ lệ mắc bệnh.
Phân tích hồi quy tuyến tính được thực hiện để xác định mối liên hệ cấp tiểu bang giữa tỷ lệ phổ biến hoặc tỷ lệ nhập viện với mỗi tình trạng sức khỏe mãn tính và tỷ lệ mắc AKI-D, điều chỉnh theo tuổi trung bình, tỷ lệ nam giới và tỷ lệ người da trắng không phải gốc Tây Ban Nha ở mỗi tiểu bang. Kích thước của các ước lượng tham số và giá trị p từ các mô hình hồi quy tuyến tính được sử dụng để đánh giá tình trạng sức khỏe mãn tính nào có thể có ảnh hưởng lớn nhất đến tỷ lệ mắc AKI-D. Chúng tôi cũng so sánh các giá trị bình phương R đã điều chỉnh trong các mô hình khác nhau cho từng tình trạng sức khỏe mãn tính để đánh giá xem liệu sự khác biệt về tỷ lệ hiện mắc hoặc tỷ lệ nhập viện với một số tình trạng sức khỏe mãn tính có thể gây ra nhiều biến đổi ở cấp tiểu bang quan sát được về tỷ lệ mắc AKI-D hay không.
Trong tất cả các mô hình hồi quy, chúng tôi đã kiểm tra giả định về độ tuyến tính. Nếu mối quan hệ giữa mức độ quan tâm và kết quả có vẻ phi tuyến tính, chúng tôi đã thêm một số hạng bậc hai vào mô hình và hiển thị kết quả của chúng tôi bằng đồ thị.
Như một đối chứng tiêu cực, chúng tôi đã kiểm tra ung thư da như một tình trạng sức khỏe mãn tính mà chúng tôi đã giả thuyết rằng sẽ không có bất kỳ mối tương quan hoặc mối liên hệ nào với tỷ lệ mắc AKI-D. Thông tin về ung thư da cũng dựa trên tự báo cáo trong BRFSS (Bảng bổ sung 1) và chúng tôi sử dụng mã chẩn đoán CCS 22, 23 trong SID.
Dữ liệu được phân tích bằng STATA phiên bản 14.1 (Stata Corp., College Station, TX) và được xác minh độc lập bởi một nhà phân tích riêng sử dụng SAS phiên bản 9.4 (SAS Institute Inc., Cary, NC).
Kết quả
Đặc điểm nhân khẩu học của những người trả lời BRFSS và những bệnh nhân đã nhập viện AKI-D được thể hiện trong Bảng 1 (phân tích cấp tiểu bang trong Bảng bổ sung 2 và Bảng bổ sung 3). Những người bị AKI-D nhập viện có nhiều khả năng là người lớn tuổi, nam giới và người da đen không phải gốc Tây Ban Nha hơn những người trả lời BRFSS.
Tỷ lệ AKI-D nhập viện
Chúng tôi đã xác định được 34.122 trường hợp nhập viện với AKI-D ở SID của 18 tiểu bang. Tỷ lệ mắc AKI-D ở cấp tiểu bang thay đổi đáng kể (Hình 1), dao động từ 190 đến 1139 giờ tối (chênh lệch 6. 0- lần) (Bảng bổ sung 2).
Tỷ lệ mắc các bệnh mãn tính
Nghiên cứu bao gồm 188.997 người tham gia BRFSS trong số các cá nhân từ 45 tuổi trở lên ở 18 tiểu bang (quy mô dân số có trọng số=57, 396, 000). Tỷ lệ phổ biến ước tính của sáu tình trạng sức khỏe mãn tính được quan tâm khác nhau giữa các tiểu bang (Bảng Bổ sung 4-9). Đối với bệnh tiểu đường, phạm vi tỷ lệ lưu hành ở cấp tiểu bang là 11,9 đến 18,4 phần trăm (chênh lệch 1. {15}} lần), đối với tăng huyết áp là 42,1 đến 54,1 phần trăm (1. {21}} lần khác biệt), đối với CKD 2,4 đến 5,9 phần trăm (2. 5- lần khác biệt), đối với ASHD 9,3 đến 15,8 phần trăm (1. 7- lần khác biệt), đối với ung thư 9,1 đến 11,9 phần trăm (1. 3- lần khác biệt) và đối với COPD 6,3 đến 13,5 phần trăm (chênh lệch 2. 1- lần).
Tỷ lệ tỷ lệ nhập viện với từng tình trạng sức khỏe mãn tính
So với sự khác biệt ở cấp tiểu bang về tỷ lệ hiện mắc bệnh, có sự khác biệt lớn hơn giữa các tiểu bang về tỷ lệ nhập viện với các tình trạng sức khỏe mãn tính (ví dụ: so sánh sự khác biệt lần lượt từ trạng thái cao nhất đến thấp nhất). Cụ thể, tỷ lệ nhập viện do đái tháo đường dao động từ 252 đến 438 trên 1000 bệnh nhân (chênh lệch 1. {8}} lần), trong khi tỷ lệ tăng huyết áp dao động từ 153 đến 278 trên 1000 bệnh nhân (chênh lệch 1. 8- lần) , với CKD 360 đến 1144 trên 1000 bệnh nhân (3. 2- lần khác biệt), với ASHD 289 đến 547 trên 1000 bệnh nhân (1. 9- lần khác biệt), với ung thư từ 197 đến 384 trên 1000 bệnh nhân (chênh lệch 1. 9- lần) và với COPD từ 213 đến 473 trên 1000 bệnh nhân (chênh lệch 2. 2- lần).
Lưu ý rằng 6- sự khác biệt trong phạm vi gấp 6- về tỷ lệ mắc AKI-D giữa các tiểu bang (1139/190 pmp) nhiều hơn sự khác biệt ở cấp tiểu bang về tỷ lệ phổ biến tình trạng sức khỏe mãn tính (chủ yếu là <2. {6}} chênh lệch trong phạm vi ) hoặc sự thay đổi ở cấp tiểu bang về tỷ lệ nhập viện trong tình trạng sức khỏe mãn tính (chủ yếu là <3- sự khác biệt trong phạm vi).
Mối tương quan cấp tiểu bang giữa tỷ lệ hiện mắc của từng tình trạng sức khỏe mãn tính và tỷ lệ mắc AKI-D
Ở cấp tiểu bang, mối tương quan đáng kể đã được chỉ ra giữa tỷ lệ mắc AKI-D và tỷ lệ mắc bệnh tiểu đường (r=0. 56; p=0. 01, Hình 2a), ASHD (r {{7 }}. 56; p=0. 01, Hình.
2b) và COPD (r=0. 55; p=0. 02, Hình 2c). Không có mối tương quan có ý nghĩa nào ở cấp tiểu bang được ghi nhận giữa tần suất mắc AKI-D và tần suất tăng huyết áp (r=0. 35; p=0. 15), CKD (r=0. 36; p=0. 14, Hình 2d) và ung thư (r=0. 06; p=0. 82).
Tương quan cấp tiểu bang giữa tỷ lệ nhập viện với mỗi tình trạng sức khỏe mãn tính và tỷ lệ mắc AKI-D Một mối tương quan có ý nghĩa cũng được chỉ ra giữa tỷ lệ mắc AKI-D và tỷ lệ nhập viện do tăng huyết áp (r=0. 51; p {{5 }}. 03, Hình 2e). Không có mối tương quan đáng kể nào được chỉ ra đối với tỷ lệ nhập viện do bệnh tiểu đường (r=0. 27; p=0. 27), CKD (r=0. 03; p=0. 91 , Hình 2f), ASHD (r=0. 17; p=0. 49), ung thư (r=0. 23; p=0. 37) và COPD (r=0. 13; p=0. 60).
Mối liên hệ giữa tỷ lệ phổ biến và / hoặc tỷ lệ nhập viện với mỗi tình trạng sức khỏe mãn tính và tỷ lệ mắc AKI-D bằng hồi quy tuyến tính.
Sau khi kiểm soát sự khác biệt cấp tiểu bang về tuổi tác, giới tính và tỷ lệ người da trắng không phải gốc Tây Ban Nha, các tiểu bang có tỷ lệ mắc bệnh tiểu đường, tăng huyết áp, ASHD và COPD cao hơn có tỷ lệ mắc AKI-D cao hơn (Bảng 2). Ví dụ, đối với mỗi tỷ lệ mắc bệnh tiểu đường cao hơn 1% trong tiểu bang, chúng tôi ước tính có tỷ lệ mắc AKI-D cao hơn 70,5 (95% CI: 14,6– 126,3) pmp ở tiểu bang.
Chúng tôi cũng phát hiện ra rằng các bang có tỷ lệ nhập viện cao hơn với bất kỳ tình trạng sức khỏe mãn tính nào trong số sáu tình trạng sức khỏe mãn tính được chọn có tỷ lệ mắc AKI-D cao hơn (với CKD là ranh giới / có mối liên quan yếu nhất). Nói chung, các mối quan hệ này đã được nắm bắt đầy đủ trong một mô hình tuyến tính. Ví dụ: đối với mỗi tỷ lệ nhập viện cao hơn 1 trên 1 0 00 bệnh nhân tiểu đường, chúng tôi ước tính có tỷ lệ mắc AKI-D cao hơn 3,0 (95% CI: 1,8–4,1) pmp trong tiểu bang. Đối với ung thư, các bang có tỷ lệ nhập viện cao hơn cũng có tỷ lệ mắc AKI-D cao hơn nhưng mối liên quan không tuyến tính và được thể hiện chính xác hơn bằng đồ thị trong Hình 3a.
Chúng tôi quan sát thấy rằng đối với hầu hết các tình trạng mãn tính, các mô hình có tỷ lệ nhập viện là phơi nhiễm chính có R2 điều chỉnh cao hơn so với các mô hình có tỷ lệ mắc bệnh là phơi nhiễm chính (Bảng 2). Ví dụ: R2 điều chỉnh là 0. 35 0 cho tỷ lệ mắc bệnh tiểu đường nhưng R2 điều chỉnh là 0,780 cho tỷ lệ nhập viện do tiểu đường.
Khi cả tỷ lệ hiện mắc và tỷ lệ nhập viện với mỗi tình trạng mãn tính được đưa vào mô hình hồi quy tuyến tính, các giá trị R2 hiệu chỉnh thậm chí còn tăng nhiều hơn (Bảng 2). Tỷ lệ mắc 5 trong 6 tình trạng sức khỏe mãn tính (tỷ lệ ung thư vẫn chưa có ý nghĩa thống kê) và tỷ lệ nhập viện với cả 6 bệnh có liên quan đáng kể với tỷ lệ mắc AKI-D theo chiều hướng tích cực (tức là tỷ lệ mắc AKI-D cao hơn ở các tiểu bang với tỷ lệ phổ biến tình trạng sức khỏe mãn tính hoặc tỷ lệ nhập viện cao hơn). Đối với tỷ lệ nhập viện do ung thư, mối liên quan một lần nữa không tuyến tính và được thể hiện chính xác hơn bằng đồ thị trong Hình 3b.
Đối với việc kiểm soát tiêu cực của chúng tôi, chúng tôi nhận thấy rằng tỷ lệ hiện mắc ung thư da và tỷ lệ nhập viện (Bảng bổ sung 10) không tương quan với tỷ lệ mắc AKI-D (Bảng 2).
Phân tích độ nhạy
Trong phân tích độ nhạy sử dụng dữ liệu từ 25 tiểu bang (38.922 AKI-D nhập viện từ SID (Hình bổ sung 2) và 2 0 0,936 quan sát [quy mô dân số có trọng số=67, 096, 000] từ BRFSS), chúng tôi đã quan sát các kết quả tương tự trong các phân tích tương quan. Trong các mô hình hồi quy, chúng tôi nhận được kết quả tương tự như mong đợi về tỷ lệ hiện mắc ung thư. Tỷ lệ hiện mắc ung thư vẫn là một yếu tố có ý nghĩa đối với tỷ lệ mắc AKI-D sau một số lần điều chỉnh (hệ số=154. 6, 95 phần trăm CI 55,6–253,7; p <0,01) (bảng="" bổ="" sung="" 11,="" hình="" bổ="" sung="">
Thảo luận
Các nghiên cứu dịch tễ học về bệnh thận chủ yếu tập trung vào ESRD [17] và CKD [18]. Ngày càng ít nghiên cứu tập trung vào AKI và càng ít nghiên cứu về các biến thể địa lý trong tỷ lệ mắc AKI. Gần đây chúng tôi đã báo cáo rằng có sự khác biệt lớn giữa các tiểu bang về tỷ lệ mắc AKI-D [3, 14]. Nghiên cứu hiện tại là nỗ lực đầu tiên, theo hiểu biết của chúng tôi, để kiểm tra các yếu tố liên quan đến sự biến đổi đó.
Trong nghiên cứu quốc gia, cắt ngang, sinh thái này, chúng tôi nhận thấy rằng sự thay đổi ở cấp tiểu bang trong tỷ lệ mắc AKI-D có tương quan với sự thay đổi ở cấp tiểu bang về tỷ lệ lưu hành và sự khác biệt ở cấp tiểu bang trong tỷ lệ nhập viện đối với một số tình trạng sức khỏe mãn tính. Những phát hiện này cho thấy sự phân bố theo địa lý của bệnh tiểu đường, tăng huyết áp, CKD, ASHD và COPD (và có thể là ung thư) có thể ảnh hưởng đến sự phân bố địa lý của AKI-D.
Chúng tôi thừa nhận rằng các nghiên cứu sinh thái học không thể đưa ra kết luận chắc chắn và mối tương quan không phải là quan hệ nhân quả. Tuy nhiên, chúng tôi tin rằng các biến thể ở cấp độ trạng thái rất hợp lý trong các tình trạng sức khỏe mãn tính này có liên quan đến sinh lý bệnh vì chúng được biết là các yếu tố nguy cơ đối với AKI. Ví dụ, bệnh tiểu đường đã được công nhận là một yếu tố nguy cơ đối với bệnh thận hư do thuốc cản quang và các dạng AKI-D khác [19, 20]. Tăng huyết áp, thường gặp ở người lớn, có liên quan đến AKI [21, 22]. CKD có liên quan chặt chẽ với AKI và mức độ nghiêm trọng của CKD có liên quan đến nguy cơ AKI tăng dần [23, 24]. AKI thường gặp ở những bệnh nhân ADHD đã trải qua phẫu thuật ghép nối động mạch vành [25] hoặc can thiệp động mạch vành qua da [26]. Bệnh nhân COPD có tỷ lệ nhiễm khuẩn huyết tăng lên, có khả năng phản ánh khả năng dễ bị nhiễm trùng nặng hơn [27, 28], và tỷ lệ nhiễm khuẩn huyết liên quan đến nhiễm trùng đường hô hấp cao hơn có thể làm tăng số đợt AKI-D. AKI-D có thể liên quan đến ung thư do các yếu tố nội tại của thận, các yếu tố sau tuyến thượng thận và các tác nhân hóa trị liệu, có thể được tăng cường trong môi trường bệnh nhân nội trú. Chúng tôi tin rằng kết luận của chúng tôi được củng cố bởi những phát hiện liên quan đến ung thư da, phương pháp kiểm soát tiêu cực của chúng tôi (cũng đã được lựa chọn trước). Chúng tôi đã đưa ra giả thuyết rằng sự thay đổi ở cấp độ tiểu bang trong tỷ lệ hiện mắc ung thư da và
Tỷ lệ nhập viện không được tương quan hoặc liên quan đến AKI-D cấp tiểu bang vì ung thư da không phải là một yếu tố nguy cơ AKI đã biết. Chúng tôi thực sự đã quan sát điều này. Do đó, điều này cung cấp một số đảm bảo về tính đặc hiệu của các mối liên quan cấp tiểu bang quan sát được giữa 6 tình trạng sức khỏe mãn tính được lựa chọn và AKI-D.
Chúng tôi tin rằng một quan sát có khả năng quan trọng là sự khác biệt cấp tiểu bang về tỷ lệ nhập viện với các tình trạng sức khỏe mãn tính (ví dụ: lên đến 3. {2}} chênh lệch trong phạm vi) lớn hơn sự khác biệt ở cấp tiểu bang về tỷ lệ hiện mắc từng tình trạng sức khỏe mãn tính (ví dụ: chênh lệch tới 2. 5- trong phạm vi). Hơn nữa, như đã lưu ý, đối với hầu hết các bệnh mãn tính, R2 hiệu chỉnh cao hơn trong các mô hình có tỷ lệ nhập viện là phơi nhiễm chính so với các mô hình có tỷ lệ mắc bệnh là phơi nhiễm chính, phù hợp với giả thuyết rằng tỷ lệ nhập viện với tình trạng sức khỏe mãn tính có ảnh hưởng nhiều hơn tỷ lệ hiện mắc trong cộng đồng trong việc giải thích sự thay đổi ở cấp tiểu bang trong tỷ lệ mắc AKI-D. Vì các bệnh nhân có tình trạng sức khỏe mãn tính được kiểm soát kém là những người có nhiều khả năng được nhập viện hơn, những kết quả này cho thấy khả năng cải thiện việc quản lý các tình trạng sức khỏe mãn tính có thể làm giảm các đợt AKI-D. Nghiên cứu của chúng tôi có khả năng xác định những tiểu bang nào sẽ thu được nhiều lợi ích nhất về các chiến lược phòng ngừa này. Nhìn chung, các chương trình giáo dục bệnh nhân chuyên sâu nhằm cải thiện khả năng tự quản lý các bệnh mãn tính cũng như kỹ năng và nguồn cung cấp các bác sĩ không chuyên về thận (chẳng hạn như bác sĩ nội tiết, bác sĩ tim mạch, bác sĩ điều trị mạch máu và bác sĩ chính) có thể là những yếu tố quan trọng có thể sửa đổi để giảm gánh nặng bệnh AKI-D.
Nghiên cứu của chúng tôi được củng cố bằng cách bao gồm nhiều tiểu bang trên toàn quốc. Theo hiểu biết của chúng tôi, BRFSS là bộ dữ liệu cấp tiểu bang toàn diện duy nhất có sẵn về các tình trạng sức khỏe mãn tính được quan tâm. Các nghiên cứu trước đây báo cáo rằng dữ liệu BRFSS nhất trí cao với dữ liệu từ các cuộc điều tra quốc gia khác [29–31]. Là một cải tiến lớn của BRFSS 2011, việc đưa dữ liệu khảo sát từ những người tham gia sử dụng điện thoại di động vào bên cạnh dữ liệu được thu thập qua điện thoại cố định đã làm tăng tính đại diện và độ chính xác [32]. Liên quan đến việc xác định tỷ lệ mắc AKI-D, chúng tôi đã thu thập các trường hợp AKI-D bằng cách sử dụng bộ mã quy trình và chẩn đoán CM ICD -9- đã được xác thực tốt nhất [3, 12–14].
Tuy nhiên, chúng tôi nhận ra một số hạn chế. Do những hạn chế trong dữ liệu SID, chúng tôi không có dữ liệu về tất cả 50 trạng thái. Vì vậy, kết quả của chúng tôi có thể không khái quát cho toàn bộ đất nước. Chúng tôi thiếu dữ liệu lâm sàng (chẳng hạn như nồng độ creatinine hoặc đường huyết, tài liệu bác sĩ về bệnh sử hoặc khám sức khỏe như chỉ số khối cơ thể, các loại thuốc được kê đơn) để nắm bắt AKI-D và tình trạng sức khỏe mãn tính và điều này có thể dẫn đến sai lệch trong ước tính của chúng tôi về thế mạnh của các hiệp hội.
Chúng tôi xác định từng tình trạng sức khỏe bằng cách sử dụng mã chẩn đoán và do đó không thể nắm bắt được mức độ nghiêm trọng của bệnh. Chúng tôi không thể định lượng bất kỳ mức giảm mức lọc cầu thận nào đã có từ trước cho những bệnh nhân phát triển AKI-D. Có những yếu tố khác có thể góp phần vào tỷ lệ mắc AKI-D (chẳng hạn như sự thay đổi ở cấp tiểu bang về tình trạng kinh tế, dịch vụ y tế và xã hội, sự kết hợp giữa bệnh viện học thuật và bệnh viện phi học thuật, số lượng giường đơn vị chăm sóc đặc biệt) mà chúng tôi đã không có sẵn thông tin để điều chỉnh. Chúng tôi không thể giải thích bất kỳ sự khác biệt tiềm năng nào về ngưỡng bắt đầu chạy thận hoặc tử vong tại nhà vì một sự kiện cạnh tranh có thể thay đổi theo khu vực. Có thể do phụ thuộc vào tự báo cáo của bệnh nhân, tỷ lệ lưu hành bệnh thận trong dân số theo BRFSS thấp hơn nhiều so với tỷ lệ lưu hành bệnh thận trong dân số được xác định bằng cách sử dụng các dấu hiệu sinh hóa từ Điều tra khám sức khỏe và dinh dưỡng quốc gia (NHAN ES) [33, 34]. Việc phân loại sai này cũng có thể giải thích tại sao chúng tôi không thấy mối tương quan chặt chẽ hơn giữa tỷ lệ mắc AKI-D và tỷ lệ mắc bệnh CKD hoặc tỷ lệ mắc AKI-D và tỷ lệ nhập viện do CKD trong các phân tích chưa điều chỉnh, mặc dù CKD là một yếu tố nguy cơ AKI rất mạnh. Ngoài ra, BRFSS không bao gồm những người sống trong viện dưỡng lão hoặc các cơ sở khác và dựa vào những người được hỏi có đủ khả năng về thể chất và tinh thần để trả lời cuộc khảo sát. Vì vậy, những người mắc bệnh đi kèm nghiêm trọng thường ít được đại diện. Thiết kế nghiên cứu sinh thái và cắt ngang có nghĩa là chúng tôi không có dữ liệu ở cấp độ cá nhân để đưa ra những suy luận mạnh mẽ hơn.
Cistanche Desticola ngăn cảnnhọnquả thậnvết thương, bấm vào đây để lấy mẫu
Sự kết luận
Có sự thay đổi đáng kể ở cấp tiểu bang về tỷ lệ cần lọc máunhọnquả thậnvết thương(MỘT ĐỨA TRẺ). Tỷ lệ mắc AKI-D có liên quan đến tỷ lệ phổ biến và tỷ lệ nhập viện với năm tình trạng sức khỏe mãn tính -- tiểu đường, cao huyết áp, CKD, ASHD và COPD -- và tỷ lệ nhập viện vì ung thư. Chúng tôi tin rằng kết quả của chúng tôi mang tính khiêu khích và làm sáng tỏ những lý do tiềm ẩn cho sự khác biệt về địa lý trong tỷ lệ mắc AKI-D. Kết quả của chúng tôi, nếu được lặp lại bởi những người khác, cho thấy rằng các biện pháp làm giảm tỷ lệ nhập viện của bệnh nhân có tình trạng sức khỏe mãn tính có thể chuyển thành tỷ lệ mắc AKI-D thấp hơn.
Người giới thiệu
1. Hsu RK, McCulloch CE, Ku E, Dudley RA, Hsu CY. Sự thay đổi theo khu vực về tỷ lệ mắc AKI cần lọc máu ở Hoa Kỳ. Clin J Am Soc Nephrol. 2013; 8 (9): 1476–81.
2. Hsu RK, McCulloch CE, Heung M, và cộng sự. Khám phá các lý do tiềm ẩn cho xu hướng thời gian của AKI cần lọc máu ở Hoa Kỳ. Clin J Am Soc Nephrol. 2016; 11 (1): 14–20.
3. Chen Z, Lee BJ, McCulloch CE, et al. Mối liên quan giữa chấn thương thận cấp cần lọc máu và phục hồi sau bệnh thận giai đoạn cuối: một nghiên cứu quốc gia. BMC Nephrol. 2019; 20 (1): 342.
4. Cơ sở dữ liệu Nội trú Tiểu bang HCUP (SID). Dự án sử dụng và chi phí chăm sóc sức khỏe (HCUP). Rockville: Cơ quan Nghiên cứu và Chất lượng Chăm sóc Sức khỏe; 2005-2009. www.hcup-us.ahrq.gov/sidoverview.jsp. Truy cập ngày 14 tháng 9 năm 2018.
5. CDC BRFSS. https://www.cdc.gov/brfss/index.html. Truy cập ngày 1 tháng 10 năm 2018.
6.2017 Bảng Tham chiếu Báo cáo Dữ liệu Thường niên. Tập 2 ESRD Bảng B Mức độ phổ biến. https://www.usrds.org/2017/ref/ESRD_Ref_B_Prevalence_2017. xlsx. Truy cập ngày 3 tháng 10 năm 2018.
7.2017 Bảng Tham chiếu Báo cáo Dữ liệu Hàng năm. Tập 2 ESRD Bảng C Đặc điểm bệnh nhân. https://www.usrds.org/2017/ref/ESRD_Ref_C_Chars_2 017. xlsx. Truy cập ngày 3 tháng 10 năm 2018.
8. Tổng quan về BRFSS 2011. https://www.cdc.gov/brfss/annual_data/2011/pdf/ Overview _11. pdf. Truy cập ngày 1 tháng 10 năm 2018.
9. Trung tâm Phòng chống Dịch bệnh C. Những thay đổi về phương pháp luận trong hệ thống giám sát yếu tố nguy cơ hành vi trong năm 2011 và những tác động tiềm tàng đến ước tính tỷ lệ hiện mắc. MMWR Morb Mortal Wkly Đại diện 2012; 61 (22): 410–3.
10. Sơ lược: Tiến hành Hệ thống giám sát các yếu tố rủi ro hành vi năm 2011 (BRFSS). https://www-cdc-gov.ucsf.idm.oclc.org/brfss/pdf/238974_ BRFSS-AAG.pdf. Truy cập ngày 1 tháng 10 năm 2018.
11.2011 Bảng câu hỏi BRFSS. https://www.cdc.gov/brfss/questionnaires/pdf- ques / 2011brfss.pdf. Truy cập ngày 1 tháng 10 năm 2018.
12. Hsu RK, McCulloch CE, Dudley RA, Lo LJ, Hsu CY. Thay đổi theo thời gian về tỷ lệ mắc AKI cần lọc máu. J Am Soc Nephrol. 2013; 24 (1): 37–42.
13. Waikar SS, Wald R, Chertow GM, et al. Hiệu lực của phân loại bệnh quốc tế, sửa đổi thứ chín, mã điều chỉnh lâm sàng cho suy thận cấp. J Am Soc Nephrol. 2006; 17 (6): 1688–94.
14. Chen Z, Lee BJ, McCulloch CE, et al. Mối liên quan giữa chấn thương thận cấp cần lọc máu và phục hồi sau bệnh thận giai đoạn cuối: một nghiên cứu quốc gia; Năm 2019.
15. Ước tính hàng năm về Dân số thường trú theo Giới tính, Chủng tộc và Nguồn gốc Tây Ban Nha cho Hoa Kỳ, các Bang và Hạt: từ ngày 1 tháng 4 năm 2010 đến ngày 1 tháng 7 năm 2017 Nguồn: Cục Điều tra Dân số Hoa Kỳ, Bộ phận Dân số Ngày phát hành: Tháng 6 năm 2018.
16. Hướng dẫn sử dụng BRFSS. https://www.cdc.gov/brfss/data_documentation/pdf/ UserguideJune2013.pdf. Truy cập ngày 11 tháng 7 năm 2019.
17. Báo cáo Dữ liệu Thường niên năm 2018 của USRDS. https://www.usrds.org/adr.aspx. Truy cập ngày 11 tháng 7 năm 2019.
18. Murphy D, McCulloch CE, Lin F, và cộng sự. Xu hướng phổ biến bệnh thận mãn tính ở Hoa Kỳ. Ann Intern Med. 2016; 165 (7): 473–81.
19. Parfrey PS, Griffiths SM, Barrett BJ, et al. Thuốc cản quang gây suy thận ở bệnh nhân đái tháo đường, suy thận hoặc cả hai. Một nghiên cứu có kiểm soát trong tương lai. N Engl J Med. Năm 1989; 320 (3): 143–9.
20. Hsu CY, Ordonez JD, Chertow GM, Fan D, McCulloch CE, Đi AS. Nguy cơ suy thận cấp ở bệnh nhân bị bệnh thận mãn tính. Thận Int. Năm 2008; 74 (1): 101–7.
