Aportación de la bioimpedancia espectroscópica en el estado nutricional y de hidratación del paciente en hemodiálisis: impacto en la morbi-mortalidad

UNIVERSIDAD DE MÁLAGA FACULTAD DE MEDICINA DEPARTAMENTO DE MEDICINA Y DERMATOLOGÍA APORTACIÓN DE LA BIOIMPEDANCIA ESPECTROSCÓPICA EN LA VALORACIÓN DEL ESTADO NUTRICIONAL Y DE HIDRATACIÓN DEL PACIENTE EN HEMODIÁLISIS: IMPACTO EN LA MORBI-MORTALIDAD Mª VICTORIA MORENO MUÑOZ 2015 AUTOR: María Victoria Moreno Muñoz http://orcid.org/0000-0003-3966-5942 EDITA: Publicaciones y Divulgación Científica. Universidad de Málaga Esta obra está bajo una licencia de Creative Commons Reconocimiento-NoComercialSinObraDerivada 4.0 Internacional: Cualquier parte de esta obra se puede reproducir sin autorización pero con el reconocimiento y atribución de los autores. No se puede hacer uso comercial de la obra y no se puede alterar, transformar o hacer obras derivadas. http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/legalcode Esta Tesis Doctoral está depositada en el Repositorio Institucional de la Universidad de Málaga (RIUMA): riuma.uma.es A Luís, que me animó y acompañó en esta aventura. A Beatriz, por el tiempo que le robé. A Lidia, Carmelo , Jose María; siempre en mi corazón. AGRADECIMIENTOS En primer lugar quiero mostrar mi agradecimiento al Dr. Hernández, director de esta tesis, por el interés e ilusión que manifestó desde el primer momento en que le presenté el proyecto. Su guía, sugerencias y correcciones han sido fundamentales para que este trabajo vea la luz. A la Dra. Ramos, codirectora de la tesis, por la generosidad con la que me transmitió siempre sus conocimientos y experiencia, los cuales me han servido tanto en el ejercicio diario de mi profesión, como en la realización de este estudio. Gracias a mi amigo Pedro García Fortea, por sus consejos y su ayuda desde el inicio, cuando la tesis era solo una idea, y no sabía ni por dónde empezar. A Fresenius Medical Care España, en especial a su director médico,Dr. Jose Ignacio Merello, quien posibilitó la financiación del proyecto; y a todo el equipo médico y de enfermería de las clínicas de Fresenius en Málaga y Antequera, por su colaboración desinteresada en las diferentes fases del mismo. A Pedro Ruiz Esteban, que dedicó parte de su tiempo en ayudarme en los aspectos técnicos e informáticos, y a la Dra. Martina Álvarez que me orientó en los trámites previos a la lectura. Por último, quiero dar las gracias a mi esposo e hija, a mi hermana Conchita, y a mi amiga Isabel, quienes me han escuchado y animado, y sin cuyo apoyo este trabajo no habría sido posible. Indice de contenidos VI 6.4.-Modelos predictivos para el evento compuesto............................................................ 131 6.4.1.- Regresión de Cox univariante. Parámetros demográficos y analíticos .................. 131 6.4.2.- Regresión de Cox con los parámetros de bioimpedancia ajustada por edad, sexo e IMC..................................................................................................................................... 133 6.4.3.- Análisis multivariante ............................................................................................. 137 DISCUSIÓN ................................................................................................................................. 143 1.-COMPOSICIÓN CORPORAL Y MORBIMORTALIDAD............................................................... 144 2.-MARCADORES BIOQUÍMICOS NUTRICIONALES Y MORBIMORTALIDAD ............................ 149 3.- DPE SEGÚN CRITERIOS DEL ISRNM Y MORBIMORTALIDAD ............................................ 154 4.- SCORE MIS Y MORBIMORTALIDAD .................................................................................... 155 5.- INFLAMACIÓN Y MORBIMORTALIDAD ............................................................................... 156 6.- CAUSAS DE MORTALIDAD E INGRESO HOSPITALARIO .................................................... 158 7.- PREVALENCIA DE DPE ......................................................................................................... 159 8.- CORRELACIÓN ENTRE PARÁMETROS DE BIOIMPEDANCIA Y MARCADORES BIOQUÍMICOS NUTRICIONALES E INFLAMATORIOS .......................................................................................... 162 9.- EVOLUCIÓN EN EL TIEMPO ................................................................................................... 165 9.1.-Cambios en la composición corporal y en los datos analíticos entre el inicio y el final del periodo (M0-M12). Global de la muestra ........................................................................ 165 9.2.-Cambios en la composición corporal y en los datos analíticos durante el seguimiento en el global de la muestra .......................................................................................................... 167 9.3.- Evolución en el tiempo por grupos ............................................................................... 170 10.-LIMITACIONES DEL ESTUDIO ............................................................................................... 172 11.- FUTURAS LINEAS DE INVESTIGACIÓN ................................................................................ 173 CONCLUSIONES ......................................................................................................................... 175 BIBLIOGRAFÍA ............................................................................................................................ 177 ANEXO………………………………………………………………………………………………………………………………….193 Índice de tablas VII ÍNDICE DE TABLAS Tabla 1. Factores de riesgo cardiovascular en la ERC. .................................................................. 7 Tabla 2. Modelos matemáticos de composición corporal. ......................................................... 13 Tabla 3. Parámetros de hidratación tisular en el modelo. .......................................................... 33 Tabla 4. Revisión de los estudios publicados sobre validación de los diferentes compartimentos analizados mediante BIS. . .......................................................................................................... 34 Tabla 5. Causas de Desgaste Proteico Energético. ..................................................................... 37 Tabla 6. Criterios diagnósticos de DPE según ISRNM 2008. ....................................................... 38 Tabla 7. Repercusiones clínicas del síndrome de Desgaste Proteico Energético. ...................... 40 Tabla 8. Procedencia de la población de estudio. ...................................................................... 58 Tabla 9. Etiología de la ERC. ........................................................................................................ 59 Tabla 10. Dosis de diálisis. ........................................................................................................... 61 Tabla 11. Tratamientos farmacológicos de la población de estudio. ......................................... 61 Tabla 12. Score de Malnutrición-Inflamación. ............................................................................ 65 Tabla 13. Parámetros medidos por bioimpedancia (I) ................................................................ 69 Tabla 14. Parámetros medidos por bioimpedancia (II). .............................................................. 70 Tabla 15. Parámetros de laboratorio. Métodos de determinación. ........................................... 73 Tabla 16. Cronograma del estudio. ............................................................................................. 74 Tabla 17. Valoración nutricional según score MIS. ..................................................................... 76 Tabla 18. Datos generales de la población. ................................................................................ 81 Tabla 19. Parámetros analíticos basales. .................................................................................... 82 Tabla 20. IMC según clasificación de la OMS 2004. .................................................................... 83 Tabla 21. Datos antropométricos basales................................................................................... 83 Tabla 22. Medidas basales de bioimpedancia. .......................................................................... 84 Tabla 23. Composición corporal en el momento basal. Diferencias por sexo. ........................... 85 Tabla 24. Composición corporal en el momento basal. Diferencias por terciles de edad. ........ 86 Tabla 25. Composición corporal basal. Diferencias por terciles de IMC. .................................... 87 Tabla 26. Prevalencia de DPE según criterios ISRNM en el momento basal y final. ................... 89 Tabla 27. Categorías DPE. ........................................................................................................... 91 Tabla 28. Datos clínicos según presencia de DPE en el momento basal. ................................... 91 Tabla 29. Datos analíticos según presencia de DPE en el momento basal. ................................ 92 Tabla 30. Datos antropométricos y de bioimpedancia según presencia de DPE en el momento basal. ........................................................................................................................................... 93 Tabla 31. Estado de nutrición según score MIS. ......................................................................... 94 Tabla 32. Relación DPE según ISRNM y Score MIS . .................................................................... 95 Tabla 33. Valoración nutricional según bioimpedancia. ............................................................. 95 Tabla 34. Prevalencia de sobrehidratación. ................................................................................ 97 Tabla 35. Características clínicas basales de los pacientes sobrehidratados. ............................ 98 Tabla 36. PCR y sobrehidratación durante el seguimiento. ........................................................ 99 VIII Tabla 37. Correlaciones bivariadas entre parámetros de bioimpedancia. ................................ 100 Tabla 38. Correlación bioimpedancia y parámetros antropométricos. .................................... 101 Tabla 39. Correlaciones bivariadas entre bioimpedancia y parámetros bioquímicos nutricionales. ............................................................................................................................. 102 Tabla 40. Correlación bioimpedancia, parámetros inflamatorios y score MIS. ........................ 102 Tabla 41. Diferencia de medias en los parámetros de bioimpedancia M0-M12. ..................... 103 Tabla 42. Diferencia de medias en los parámetros bioquímicos M0-M12................................ 103 Tabla 43. Medidas de los parámetros según la procedencia de los pacientes. ........................ 104 Tabla 44. Evolución de los parámetros de BIS a lo largo de 12 meses . .................................... 104 Tabla 45. Evolución de los parámetros bioquímicos a lo largo de 12 meses . .......................... 106 Tabla 46. Correlaciones bivariadas entre sobrehidratación y parámetros bioquímicos. ......... 107 Tabla 47.Curvas ROC para la PCR .............................................................................................. 108 Tabla 48. Cambios en parámetros de bioimpedancia M12-M0. Diabetes y Sexo. .................... 108 Tabla 49. Cambios en los parámetros de bioimpedancia M12-M0 según grado de inflamación. ................................................................................................................................................... 109 Tabla 50. Cambios en los parámetros bioquímicos M12-M0. Diabetes y Sexo. ....................... 109 Tabla 51. Cambios en los parámetros bioquímicos M12-M0 según grado de inflamación. ..... 110 Tabla 52. Características clínicas basales de los pacientes ingresados. .................................... 114 Tabla 53. parámetros analíticos basales de los pacientes ingresados. ..................................... 115 Tabla 54. Tratamientos farmacológicos basales de los pacientes ingresados. ......................... 116 Tabla 55. Medidas basales de bioimpedancia de los pacientes ingresados.............................. 116 Tabla 56. Evolución de la albúmina y PCR en los pacientes ingresados. ................................... 117 Tabla 57. Evolución de los parámetros de bioimpedancia en los pacientes ingresados. ......... 118 Tabla 58. Características clínicas basales de los éxitus. ............................................................ 120 Tabla 59. Parámetros analíticos basales de los éxitus............................................................... 121 Tabla 60. Tratamientos farmacológicos basales de los éxitus. ................................................. 122 Tabla 61. Medidas basales de bioimpedancia de los pacientes fallecidos. ............................... 123 Tabla 62. Evolución de los parámetros bioquímicos en los éxitus. ........................................... 124 Tabla 63. Evolución de los parámetros de bioimpedancia en los éxitus. .................................. 125 Tabla 64. Características clínicas basales de los pacientes que presentaron el evento compuesto. ................................................................................................................................ 126 Tabla 65. parámetros analíticos basales.Pacientes que presentaron el evento compuesto .... 127 Tabla 66. Tratamientos farmacológicos basales. Pacientes que presentaron evento comp. ... 128 Tabla 67. Medidas basales de bioimpedancia en los pacientes que presentaron el evento compuesto. ................................................................................................................................ 129 Tabla 68. Evolución de la albúmina y PCR en los pacientes con evento compuesto. ............. 129 Tabla 69. Evolución de los parámetros de bioimpedancia en los pacientes con evento compuesto. ................................................................................................................................ 130 Tabla 70. Regresión de Cox univariante para el evento compuesto. ........................................ 132 Tabla 71. Regresión de Cox (ajustada por edad, sexo e IMC) con los parámetros de bioimpedancia para el evento compuesto. ............................................................................... 133 Índice de tablas IX Tabla 72. Curva ROC para el evento compuesto. parámetros de sobrehidratación. ............... 135 Tabla 73. Parámetros de bioimpedancia según TAFO mínimo. ................................................ 136 Tabla 74. Análisis multivariante para el evento compuesto con AF50, AEC/ACT y AEC/AIC. ... 138 Tabla 75. Modelo 1. Parámetros bioquímicos individuales y TAFO mínimo. ........................... 138 Tabla 76. Modelo 2. Tafo mínimo, score MIS y PCR mediana. ................................................. 139 Tabla 77. Modelo mínimo, DPE según criterios ISRNM y PCR mediana. .................................. 140 X Indice de figuras XI INDICE DE FIGURAS Figura 1. Prevalencia de ERC en tratamiento sustitutivo en España. .......................................... 6 Figura 2. Composición corporal. Niveles y compartimentos corporales. .................................. 12 Figura 3. Modelo de estimación de la composición corporal mediante análisis por impedancia eléctrica (BIA). ............................................................................................................................. 14 Figura 4. Recorrido de la corriente alterna a diferentes frecuencias. ........................................ 20 Figura 5. Representación de las ondas de intensidad (I) y voltaje (V). ...................................... 21 Figura 6. Relación entre Resistencia (R), Reactancia (Xc), Impedancia (Z), y AF 50(φ). ............ 22 Figura 7. Circulación de corriente a traves de un cilindro conductor ....................................... 22 Figura 8. Circulación de corriente a través del cuerpo humano considerado como la suma de varios cilindros. ........................................................................................................................... 23 Figura 9. Posición de los electrodos y dirección de la corriente en la BIA distal. ...................... 24 Figura 10. BIA del arco inferior. ................................................................................................. 25 Figura 11. Gráfico utilizado para la interpretación de la bioimpedancia vectorial. ................... 27 Figura 12. Representación gráfica del modelo de Cole y Cole. .................................................. 30 Figura 13. Representación gráfica del agua intracelular (ICW), agua extracelular (ECW) y OH. 32 Figura 14. Contenido de agua de los compartimentos corporales. ........................................... 32 Figura 15. Causas de inflamación en la ERC. .............................................................................. 43 Figura 16. Modelo de tres compartimentos comparando paciente en HD y control sano. ...... 52 Figura 17. Ejemplo demostrativo de los diferentes términos para describir el peso de un paciente. ..................................................................................................................................... 54 Figura 18. Acceso vascular. ........................................................................................................ 60 Figura 19. Diagrama de flujo del estudio. .................................................................................. 62 Figura 20. Monitor de composición .......................................................................................... 66 Figura 21. Soporte necesario para la realización de las mediciones. ........................................ 66 Figura 22. Colocación de los electrodos..................................................................................... 67 Figura 23. Pantalla de optimización. .......................................................................................... 68 Figura 24. Diferencias entre AWOH y TAFO. .............................................................................. 72 Figura 25. Rangos de referencia en función de edad y sexo para el índice de tejido magro. .. 77 Figura 26. Sobrehidratación relativa (AvROH) por terciles de IMC. .......................................... 88 Figura 27. Distribución del score MIS. ....................................................................................... 94 Figura 28. Porcentaje de pacientes con DPE según ................................................................... 96 Figura 29. Medias de TA sistólica y diastólica durante el seguimiento según grado de hidratación. ................................................................................................................................. 99 Figura 30. Evolución de los índices de tejido magro (ITM), graso (ITG) y sobrehidratación (AvROH) durante 1 año. ............................................................................................................ 105 Figura 31. Evolución del ITM,ITG y peso seco durante 1 año. ................................................. 105 Figura 32. Evolución del p. seco, peso normohidratado (PNH) y sobrehidratación (AvROH). 106 Figura 33. Curvas ROC de las distintas medidas de PCR para el éxitus. ................................... 108 Figura 34. Evolución del índice de tejido graso........................................................................ 111 Indice de figuras XII Figura 35. Evolución del ángulo de fase según sexo y grado de inflamación. .......................... 112 Figura 36. Sobrehidratación (TAFO) según sexo y diabetes. .................................................... 112 Figura 37. Causas de ingreso hospitalario. ............................................................................... 113 Figura 38. Curva de supervivencia de Kaplan Meier de la población de estudio. .................... 119 Figura 39. Causas de éxitus. ...................................................................................................... 119 Figura 40. Curva ROC con los parámetros de sobrehidratación para el evento compuesto. . 134 Figura 41. Curvas de Kaplan Meier para el evento compuesto y el éxitus. ............................. 135 Figura 42. Sobrehidratación durante el seguimiento según nivel de TAFO mínimo. ............... 137 Indice de fórmulas XIII ÍNDICE DE FÓRMULAS F fórmula 1. Componentes eléctricos de la impedancia (Z). ..................................................... 19 Fórmula 2. Relación entre resistencia (R), reactancia (Xc) y ángulo de fase (φ). ....................... 22 Fórmula 3. Ley de Ohm…………………………………………………………………………………………………………..22 Fórmula 4. Volumen del conductor cilíndrico. ............................................................................ 23 Fórmula 5. Cálculo de la resistencia correspondiente al AIC (RI). .............................................. 31 Fórmula 6. Indice de masa corporal .......................................................................................... 62 Fórmula 7. Circunferencia muscular del brazo. .......................................................................... 63 Fórmula 8. Área muscular del brazo. .......................................................................................... 63 Fórmula 9.Averaged Weekly Overhydration. ............................................................................. 71 Fórmula 10. Cálculo del TAFO a partir del OH. ........................................................................... 71 Fórmula 11. Cálculo del TAFO a partir del peso seco y peso normohidratado. ......................... 72 Fórmula 12. Averaged Relative Overhydration. ......................................................................... 72 XIV Listado de abreviaturas XV LISTADO DE ABREVIATURAS AAN.- Análisis de Activación de Neutrones. AEC.- Agua Extracelular. AF50.- Angulo de Fase a 50 KHz. AIC.- Agua Intracelular. ACT.- Agua Corporal Total. AMB.- Área Muscular del Brazo. AvROH.- Averaged Relative Overhydration. AWOH.- Averaged Weekly Overhydration. BCM®.- Body Composition Monitor. BIA.- Análisis por Bioimpedancia. BIE.- Bioimpedancia Eléctrica. BIS.- Bioimpedancia Espectroscópica. BIVA.- Bioimpedancia Vectorial CB.- Circunferencia del Brazo CMB.- Circunferencia Muscular del Brazo CSE.- Compuestos Sólidos Extracelulares. DEXA.- Absorciometría de rayos X de Doble Energía DH.- Densitometría Hidrostática. DPE.- Desgaste Proteico Energético. DVCI.- Diámetro de Vena Cava Inferior. EPIRCE .- Epidemiología de la Insuficiencia Renal Crónica en España. ERC.- Enfermedad Renal Crónica. GNRI.- Geriatric Nutritional Risk Index. HD.- Hemodiálisis. HDF online:- Hemodiafiltración online Introducción 6 Figura 1. Prevalencia de ERC en tratamiento sustitutivo en España. 2.- MORBIMORTALIDAD DE LA ENFERMEDAD RENAL CRÓNICA La enfermedad cardiovascular es la principal causa de morbimortalidad en los pacientes con ERC, seguida en segundo lugar por las infecciones; siendo la mortalidad cardiovascular ajustada por edad aproximadamente 30 veces mayor en esta población (Schiffrin E et al, 2007;Oliva Dámaso E, 2012). En hemodiálisis se estima que aproximadamente el 40-50% de los fallecimientos se deben a causa cardiovascular ( USRDS Annual report 2012.). Son numerosos los estudios que demuestran la asociación entre enfermedad renal, desde sus primeras etapas, y eventos cardiovasculares. Ya en el estudio de Framingham se vió que aproximadamente el 8-9% de la población estudiada presentaba una insuficiencia renal ligera (considerada como una creatinina entre 1.4 y 3 mg/dl en mujeres y 1.5-3 mg/dl en varones), asociándose este hallazgo de manera significativa con un aumento de mortalidad en los varones, si bien no se logró demostrar un aumento de la enfermedad cardiovascular (Culleton et al., 1999). Go demostró, que a medida Introducción 7 que progresa la ERC, aumenta el riesgo de ingresos y muerte por causa cardiovascular, manteniéndose el efecto cuando se corrige por factores de riesgo tradicionales, comorbilidad y edad (Go et al, 2004). Posteriormente son numerosos los estudios que han llegado a similares conclusiones; incluso en estadíos precoces, la ERC conlleva un elevadísimo riesgo de evento cardiovascular, de tal modo que la probabilidad de morir es superior a la de precisar tratamiento sustitutivo (Keith et al , 2004). 3.- FACTORES DE RIESGO CARDIOVASCULAR EN LA ERC En la enfermedad renal, además de los factores de riesgo clásicos, se han descrito una serie de factores de riesgo no tradicionales, específicos de la uremia y del tratamiento sustitutivo que tienen una estrecha relación con la alta morbi-mortalidad observada, por lo que su adecuado manejo repercute en la supervivencia de estos pacientes (Tabla 1). Tabla 1. Factores de riesgo cardiovascular en la ERC. Factores de riesgo clásicos Edad avanzada, sexo masculino, hipertensión, hipetrofia de ventrículo, diabetes, dislipemias, historia previa de cardiopatía, tabaco, inactividad física, obesidad Factores específicos de la uremia Anemia, alteraciones metabolismo Ca-P, hiperhomocisteinemia, inflamación crónica, estrés oxidativo, menopausia precoz, desnutrición, alteraciones del sueño Factores relacionados con la diálisis Líquido de diálisis, bioincompatibilidad, diálisis inadecuada, mala tolerancia, sobrecarga de volumen, acceso vascular 4.- EL FENÓMENO DE EPIDEMIOLOGÍA INVERSA En la evaluación de los factores de riesgo respecto a la morbimortalidad en los pacientes con ERC con frecuencia se observan tendencias paradójicamente opuestas a las observadas en la población general, fenómeno denominado epidemiología inversa; el cual se observa también en otras patologías, como Introducción 8 EPOC, insuficiencia cardíaca, neoplasias, población institucionalizada, etc. Este fenómeno es particularmente llamativo con dos factores de riesgo clásicos: la obesidad y la hipercolesterolemia, pero también se ha observado con otros factores de riesgo, como la hipertensión arterial, la hiperhomocisteinemia o la elevación de los niveles de creatinina (Kamyar Kalantar-Zadeh et al, 2003). En el caso de la obesidad y la hipercolesterolemia la causa del fenómeno de la epidemiología inversa se debe al efecto devastador que tiene la malnutrición o síndrome de Desgaste Proteico Energético (DPE) sobre la supervivencia a corto plazo, no dejando tiempo suficiente a otros factores de riesgo tradicionales a actuar en la mortalidad a largo plazo (Chmielewski et al., 2009). La obesidad es un factor clásico de enfermedad cardiovascular en la población general. La relación entre IMC y mortalidad en esta población tiene una forma de U, donde ambos extremos, malnutrición y obesidad, presentan un aumento de mortalidad. En pacientes en hemodiálisis la obesidad sin embargo se comporta como un factor protector de mortalidad, observándose una relación inversa entre IMC y mortalidad; posiblemente porque la obesidad, a corto plazo, supone un estado de exceso energético que ayuda a que el paciente resista el síndrome DPE; sin embargo, a largo plazo, la obesidad supone un factor de riesgo relacionado con inflamación, ateroesclerosis y calcificación, propiciado por la grasa abdominal, endocrinológicamente activa. (Postorino et al, 2009). Por ello, la cantidad de grasa total (reflejo de las reservas energéticas) y la grasa abdominal (participante del riesgo asociado a la obesidad) pueden tener efectos opuestos a nivel de riesgo cardiovascular. Otra explicación a la epidemiología inversa del IMC en la uremia es que este parámetro no diferencia masa muscular, distribución corporal de la grasa (abdominal frente a periférica) e hipervolemia. Además, estudios observacionales basados en la cinética de la creatinina sugieren que el efecto protector del IMC en los pacientes en hemodiálisis es debido a que es reflejo Introducción 9 de una mayor masa muscular (Kalantar-Zadeh et al, 2010; Gracia-Iguacel y cols, 2014). A diferencia de lo que ocurre en la población general, en pacientes con ERC los niveles de colesterol no presentan una relación lineal con los eventos cardiovasculares; de hecho, se ha descrito una relación inversa en los pacientes en diálisis, en los cuales niveles más bajos de colesterol total o LDL colesterol se asocian a un peor pronóstico, probablemente porque se presentan en pacientes con malnutrición (Weiner et al, 2007). Cuando se separan grupos de pacientes en función de si presentan o no síndrome DPE, se observa que; en presencia de DPE la hipercolesterolemia es un factor protector, mientras que en ausencia de DPE es un factor de riesgo. Posiblemente, el colesterol en este caso se convierte temporalmente en un marcador de las reservas grasas del organismo, y le permite al paciente resistir más tiempo el desgaste energético que conlleva el DPE. La hipertensión arterial (HTA) es un clásico factor de riesgo cardiovascular en la población general. La relación entre las cifras de TA y riesgo cardiovascular son directas, incluso dentro del rango considerado normal (Chobanian et al, 2003). Sin embargo, grandes estudios observacionales realizados en la población en hemodiálisis han encontrado una débil o nula relación entre hipertensión y riesgo cardiovascular (Duranti et al,1996). Asimismo, numerosos autores han encontrado una fuerte asociación entre la cifras bajas de presión arterial y mortalidad en los pacientes en diálisis (Zager et al, 1998) y un aumento de la mortalidad precoz observada con presiones arteriales bajas, asociadas con insuficiencia cardíaca grave, u otras comorbilidades, como cardiopatía isquémica, mostrando una curva con morfología en U o J invertida (Li et al, 2006). Introducción 10 5.- ANALISIS DE LA COMPOSICIÓN CORPORAL El estudio de la composición corporal humana es el campo de la biología que se ocupa de la medición in vivo de los diferentes componentes y compartimentos del organismo y de las relaciones cuantitativas entre ellos, tanto en el organismo sano en sus diferentes etapas (crecimiento, maduración y envejecimiento) como en diferentes estados patológicos. La composición corporal también puede medirse in vitro estudiando los tejidos procedentes de biopsias o autopsias. Desde el inicio de los estudios de composición corporal, en los años 40, hasta la actualidad, se han ido desarrollando y perfeccionando técnicas que, bien mediante el análisis directo, o de forma indirecta mediante estimaciones, han permitido la evolución desde el modelo más simple, que divide al cuerpo en dos compartimentos, graso y libre de grasa, hasta los modelos multicompartimentales que intentan determinar lo más exactamente posible la composición del cuerpo humano. 5.1Niveles y compartimentos corporales Según el objetivo de medición de las técnicas utilizadas en composición corporal, el cuerpo humano se puede dividir en una serie de modelos y compartimentos, que además permiten clasificar los diferentes métodos de estudio, desde el nivel más básico (atómico) hasta el nivel superior (nivel corporal total) (Bellido y cols, 2010). 5.1.1.- Modelo de dos compartimentos Considera al cuerpo dividido en dos compartimentos: masa grasa (MG) y masa libre de grasa (MLG). Este modelo ha sido el más usado durante muchos años; en él la masa grasa se calcula restándole al peso corporal la MLG. El principal inconveniente de este modelo es que si bien el compartimento graso es relativamente homogéneo en su composición; el compartimento libre de grasa Introducción 11 es una mezcla heterogénea en su contenido proteico-mineral y acuoso, presentando mucha variabilidad interindividual y en diferentes estados patológicos. Dentro de las técnicas que parten de este modelo están: la densitometría hidrostática (DH), el análisis con K 40, las técnicas de dilución para medir el agua corporal total y la pletismografía por desplazamiento de aire (PDA). 5.1.2.- Modelo de tres compartimentos Este modelo divide el compartimento de la MLG en otros dos: el agua y el resto de componentes, que son fundamentalmente minerales y proteínas. Aunque presenta algunas ventajas respecto al anterior, sigue teniendo limitaciones, como ocurre en situaciones de desnutrición con disminución del contenido proteico o cuando hay una disminución del contenido mineral óseo como la osteoporosis; las estimaciones de la MG y MLG pueden no ser válidas por variaciones en las densidades de estos compartimentos. Al existir un tercer compartimento hay que recurrir a una técnica adicional para su medición, por ejemplo, si se utiliza la DH en un modelo de 3 compartimentos, se puede medir el ACT con técnicas de dilución. 5.1.3.- Modelo de cuatro compartimentos El siguiente paso es dividir, dentro de la MLG, además del contenido acuoso, el contenido proteico y el mineral. Las mediciones de estos compartimentos requieren la utilización de técnicas como el DEXA (absorciometría de rayos X de doble energía) para medir el contenido mineral óseo y el AAN (análisis de activación de neutrones) para medir el contenido proteico del organismo; a su vez asume una relación proporcional y estable entre los contenidos óseomineral y proteico del organismo. Existe otro modelo de cuatro compartimentos que se basa en subdividir la MLG en masa celular corporal (MCC), líquido extracelular (LEC) y los restantes compuestos sólidos extracelulares (CSE). En este modelo, la MCC se mediría por el método del K40, el LEC mediante técnicas de dilución y los CSE por técnicas de DEXA, obteniéndose la masa Introducción 12 grasa mediante la diferencia entre el peso corporal y la suma de estos tres compartimentos. 5.1.4.- Modelo multicompartimental Actualmente podemos enfocar el estudio de la composición corporal desde los diferentes componentes que constituyen los compartimentos corporales, los cuales se corresponden con los niveles de composición corporal descritos en el clásico artículo de Wang (atómico, molecular, celular y tisular ), en los que determinados componentes, que no se pueden medir in vivo, serán estimados a través de fórmulas matemáticas a partir de los valores de otros componentes medidos con las diferentes técnicas empleadas (Wang et al, 1992). En los últimos años los estudios se han centrado en los modelos multicompartimentales del nivel molecular para estimar la masa grasa. En la Figura 2 se esquematizan los niveles de composición corporal y sus correspondientes compartimentos: Figura 2. Composición corporal. Niveles y compartimentos corporales. CSE: compuestos sólidos extracelulares. LEC: líquido extracelular. MCC: masa celular corporal. MG: masa grasa. MLG: masa libre de grasa. MO: masa ósea. Introducción 13 5.2.-Modelos matemáticos de composición corporal Los diferentes compartimentos corporales estimados por las técnicas de composición corporal son los elementos de las expresiones matemáticas que dan como resultado el valor del peso corporal total. Estas expresiones varían según el modelo y el nivel que se está considerando en el análisis de composición corporal. En la Tabla 2 se muestran los modelos matemáticos de composición corporal agrupados según niveles: Tabla 2. Modelos matemáticos de composición corporal. Nivel Modelo matemático I.-Atómico PC = O + H + C + N + Ca + P + Na + K + S + Cl + Mg II.-Molecular PC = MG + MLG PC = MG + ACT + MP + MM PC = MG + ACT + MP + MMO + MTB + G III.-Celular PC = MG + MCC + LEC + CSE IV.-Tisular PC = MME + MG + MO + otros tejidos ACT: agua corporal total. C: carbono. Ca: calcio. CL: cloro. CSE: compuestos sólidos extracelulares. G: glucógeno. H: hidrógeno. K: potasio. LEC: líquido extracelular. MCC: masa celular corporal. Mg: magnesio. MG: masa grasa. MLG: masa libre de grasa. MM: masa mineral. MME: masa muscular esquelética. MMO: masa mineral ósea. MO: masa ósea. MP: masa proteica. MTB: masa tisular blanda. N: nitrógeno. Na: sodio. O: oxígeno. P: fósforo. PC: peso corporal. S: azufre. 5.3.-Relación entre compartimentos corporales Con las técnicas disponibles en la actualidad no se pueden medir directamente todos los compartimentos corporales; pero los compartimentos desconocidos se pueden estimar a partir de relaciones matemáticas entre los diversos compartimentos y componentes corporales conocidos. Para ello es necesario recurrir a un concepto importante en composición corporal: organismo en equilibrio u homeostasis dinámica. Este concepto se refiere al estado en el cuál el peso corporal y la masa de los distintos compartimentos, así como las relaciones entre los elementos químicos y la estructura molecular de los tejidos, se mantienen constantes. Introducción 14 5.4.- Modelo general de análisis de la composición corporal La fórmula que representa la medida de un componente o compartimento corporal se expresa como: C= f(Q); dónde C es el componente desconocido; Q es la cantidad medible de un componente químico o una propiedad del organismo, y f es la función matemática que los relaciona. Por tanto C puede determinarse de tres formas : ● midiendo una propiedad del organismo; por ejemplo mediante BIA (análisis por bioimpedancia) se mide la resistencia corporal al paso de una corriente eléctrica; a partir de esta resistencia se mide el contenido de ACT mediante modelos matemáticos basados en métodos de referencia. ● midiendo un componente del organismo y calculando el componente desconocido mediante una relación matemática establecida previamente. Por ej. con métodos isotópicos se puede conocer la cantidad de ACT, y a partir de esta se estima la MLG, conociendo la fórmula que relaciona el ACT como una proporción constante del 73% de la MLG. ● el tercer método sería una suma de los dos anteriores, midiendo componente y propiedad. Un ejemplo es la estimación de la masa grasa por BIA (Figura 3): midiendo el ACT puede estimarse el compartimento de MLG, y a partir de una segunda propiedad física del organismo (el peso) se puede calcular la masa grasa (MG= PC-MLG) Figura 3. Modelo de estimación de la composición corporal mediante análisis por impedancia eléctrica (BIA). Introducción 15 5.5.-Técnicas de análisis de la composición corporal 5.5.1.- Análisis de activación de neutrones Es una técnica basada en reacciones nucleares. Los neutrones de una fuente externa interaccionan con determinados elementos del organismo creándose isótopos inestables, como el calcio-49 o el nitrógeno-15, los cuales, al pasar a estables, emiten unos característicos rayos gamma que se analizan mediante un espectrógrafo. Esta técnica permite determinar el contenido absoluto de los distintos elementos. Una de sus aplicaciones es valorar el nitrógeno corporal total como expresión de la proteína total, asumiendo que todo el nitrógeno del organismo está únicamente en forma de proteínas. La principal limitación de su uso es la complejidad técnica necesaria para su realización. 5.5.2.- Densitometría hidrostática Es una de las técnicas más complejas; considera al organismo como un modelo bicompartimental, formado por masa grasa (MG) y masa libre de grasa (MLG), pudiéndose calcular la proporción de cada compartimento en función de su densidad. Se basa en el principio de Arquímedes, según el cual el volumen de un objeto sumergido en agua es igual al volumen de agua que dicho objeto desplaza. Esta técnica supone la inmersión del individuo en un tanque de agua a 37º, lo que dificulta su realización en distintos grupos de edad, como ancianos y niños y en diversas patologías. 5.5.3.- Dilución isotópica La dilución isotópica permite medir, tras la administración de isótopos, el agua corporal total y el líquido extracelular; mediante fórmulas apropiadas es posible además calcular la grasa corporal total y la masa libre de grasa. El agua corporal total se puede determinar a partir de la administración de un isótopo en una cantidad conocida y la posterior medición de su concentración en una muestra de fluido corporal después de un tiempo de equilibrio. Los isotopos más usados son el deuterio, el tritio y el oxígeno-18. Introducción 22 enfermedad cardíaca, cáncer y enfermedad renal crónica. (López-Gómez, 2011; (Cigarrán Guldrís, 2011). Por definición, el AF tiene una relación positiva con la reactancia y negativa con la resistencia. Las relaciones vectoriales entre impedancia, resistencia, reactancia y el ángulo de fase se representan gráficamente en la Figura 6 y se pueden expresar mediante la siguiente fórmula (Fórmula 2): Tg φ = Xc/R Fórmula 2. Relación entre resistencia (R), reactancia (Xc) y ángulo de fase (φ). Figura 6. Relación entre Resistencia (R), Reactancia (Xc), Impedancia (Z), y Angulo de fase (φ). 6.2.- Cálculo de volúmenes mediante BIA Si consideramos un conductor cilíndrico; según la Ley de Ohm la impedancia es directamente proporcional a la longitud (L) y a las características intrínsecas del mismo ( ρ o resistividad), e inversamente proporcional a la superficie de sección (A) de dicho conductor Figura 7; Fórmula 3). Figura 7. Circulación de Z = ρ L / A corriente a través de un cilindro conductor Fórmula 3. Ley de Ohm. Introducción 23 Si multiplicamos el numerador y denominador de la anterior ecuación por L obtenemos Z= ρL²/ AL. Siendo AL el volumen del conductor cilíndrico (V= AL). Sustituyendo y despejando de la anterior fórmula, se obtiene el volumen (Fórmula 4): Fórmula 4. Volumen del conductor cilíndrico. Desde el punto de vista eléctrico, el organismo se puede considerar como la suma de varios cilindros conductores , con una longitud (L) fácilmente medible, y un área en su sección transversal (A) más difícil de determinar. En términos clínicos se asume que L es la talla del individuo, y V correspondería al agua corporal total (ACT). Así pues, partiendo de los datos de la impedancia, podemos conocer los volúmenes de un conductor eléctrico que, en este caso, es el cuerpo humano. Así pues la fórmula anterior se podría sustituir, de una forma muy general por: ACT = Altura ² / Impedancia. Figura 8. Circulación de corriente a través del cuerpo humano considerado como la suma de varios cilindros. Introducción 24 6.3Clasificación de los métodos de bioimpedancia eléctrica Los métodos actuales de BIA pueden clasificarse atendiendo a tres criterios: según la colocación de los electrodos en la superficie cutánea, según los métodos de medida de la impedancia, y según la frecuencia de la corriente alterna aplicada (Bellido D y cols, 2010). 6.3.1.- Según la posición de los electrodos 6.3.1.1.- Análisis de bioimpedancia eléctrica distal El sistema de bioimpedancia más común es el de cuerpo entero con cuatro electrodos: dos colocados en la extremidad inferior (dorso del pie y tobillo) y los otros dos en la extremidad superior (dorso de mano y muñeca). Entre los electrodos distales circula la corriente alterna, de intensidad muy baja (decenas o centenas de microamperios), realizándose la lectura del voltaje entre los electrodos proximales. En un individuo con una hidratación normal, la impedancia total está compuesta en un 50% por la impedancia de los miembros inferiores; 40% por la de los miembros superiores , y sólo el 10% por la impedancia del tronco. Figura 9. Posición de los electrodos y dirección de la corriente en la BIA distal. Introducción 25 6.3.1.2.-Análisis de impedancia bioeléctrica proximal Esta modalidad de BIA se basa en el hecho de que los diferentes segmentos corporales no contribuyen por igual al valor de la impedancia, como se ha reflejado anteriormente. Así, mientras que los MMII y SS contribuyen respectivamente al 50% y 40% del valor de la impedancia, sin embargo sólo suponen el 17% y el 7% del peso corporal y de la MLG, mientras que el tronco es el 53% del peso corporal. Los electrodos sensores (radiocubital y tibioperoneo) los desplazan a la fosa antecubital y poplítea, con ello se pretende detectar mejor cambios en los volúmenes de líquidos corporales y valores más estables de la MLG. 6.3.1.3.- Análisis de impedancia eléctrica del arco superior Mide la impedancia a lo largo de los brazos y en el arco escapular. Se realiza mediante pequeños equipos portátiles, no precisa colocar electrodos al paciente, ya que estos están incluidos en los asideros del equipo. Estos equipos no miden impedancia a nivel corporal total, precisando validaciones. 6.3.1.4.- Análisis de impedancia bioeléctrica del arco inferior Es el denominado pierna-pierna; uno de los más conocidos es el equipo de Tanita. Son equipos monofrecuencia a 50 KHz combinados con una báscula digital . Los electrodos son cuatro placas de acero inoxidable sobre las que se apoya el individuo, obteniendo contacto por presión. El equipo va provisto de una consola en la que se introducen los datos antropométricos del paciente, obteniéndose los datos relativos a composición corporal de masa grasa, MLG, porcentaje de masa grasa y ACT. Los datos Figura 10. BIA del arco inferior. Introducción 26 son extrapolables a los del BIA distal; aunque su manejo es relativamente más fácil (Figura 10). 6.3.1.5.- Análisis de impedancia bioeléctrica segmentario Consiste en colocar los electrodos en distintos segmentos del cuerpo que se quieren analizar; aunque se haya en proceso de validación con técnicas de referencia. Se está utilizando para medir la grasa visceral abdominal (dos electrodos próximos a ombligo y los otros dos en los flancos), así como en la valoración de la distribución regional de la grasa en la obesidad, seguimiento de tratamientos reductores de peso, y en enfermedades que confieren una alteración de la distribución de los líquidos corporales, como enfermedad hepática o renal. Este método se ha utilizado en diálisis, aplicando los electrodos en la pantorrilla; con la idea de tener una aproximación del peso seco durante la sesión, cuando la resistencia alcanza un plateau, ( Levin et al. 2005). 6.3.2.- Según la interpretación del valor de la impedancia 6.3.2.1.- Análisis de impedancia bioeléctrica convencional Mediante este método el organismo se considera como un conductor cilíndrico de área de sección constante y longitud variable, siendo la longitud la talla del individuo. Mediante ecuaciones de regresión validadas con técnicas de referencia se estima el volumen del ACT, y mediante relaciones matemáticas preestablecidas se deduce la MLG; al restar ésta al peso corporal se obtiene la MG. En esta modalidad de BIA el valor de la reactancia se omite, equiparando la resistencia a la impedancia. 6.3.2.2.- Análisis de impedancia bioeléctrica vectorial Piccoli, en 1994, introdujo un sistema de bioimpedancia monofrecuencia denominado bioimpedancia vectorial (BIVA), el cual está basado en la representación en un normograma del vector de impedancia y del ángulo de Introducción 27 fase del mismo, medidos a una frecuencia de 50 KHz (Piccoli et al, 1994). La longitud del vector establece el grado de hidratación; así, cuanto mayor es el vector, indica mayor resistencia, y por tanto menos agua; y por otro lado , cuanto mayor es el ángulo de fase, mejor es el estado de nutrición. Los valores de referencia vienen dados por elipses que representan distintos percentiles de la población de referencia, pero igual que los modelos basados en fórmulas, las elipses de referencia están calculadas en una población de sujetos sanos. Este modelo permite conocer la evolución del estado de hidratación de un paciente en la medida en la que se acerca o se aleja al centro de la elipse, pero impide la comparación cuantitativa entre pacientes o grupos de pacientes. Figura 11. Gráfico utilizado para la interpretación de la bioimpedancia vectorial. En esta modalidad de BIA, a diferencia del BIA convencional, no se parte de presupuestos sobre los compartimentos corporales. El BIA vectorial se puede realizar sin conocer el peso corporal, ya que sólo se valoran parámetros eléctricos. Las variaciones en la hidratación tisular y las variaciones en la masa y la estructura de los tejidos, como ocurre en la obesidad o en la desnutrición, producirán un desplazamiento del vector de impedancia y variaciones en el ángulo de fase (Cigarrán Guldrís, 2011). Introducción 28 6.3.3.- Según la frecuencia de la corriente alterna aplicada En función de la frecuencia de la corriente alterna aplicada se pueden diferenciar dos tipos de bioimpedancia: BIE monofrecuencia y BIE multifrecuencia. 6.3.3.1.-Análisis de impedancia bioeléctrica monofrecuencia Este modelo está basado en la medida de la R, Xc y ángulo de fase a una frecuencia fija de 50 KHz, por considerar que a esta longitud de onda el ángulo de fase y la reactancia son máximos (López-Gómez, 2011). A partir de estas mediciones , y mediante fórmulas empíricas de regresión se estima el agua corporal total (ACT), agua intracelular (AIC) y agua extracelular (AEC), así como el contenido de masa magra o masa libre de grasa. Es importante señalar que las diferentes ecuaciones descritas en la literatura sólo sirven para el analizador de bioimpedancia con el que fueron desarrolladas y que toman como referencia la población sana, existiendo grandes diferencias en el estado de hidratación entre la población sana y la población en hemodiálisis. Según cómo se considere la relación entre el AIC y el AEC se distinguen dos tipos de bioimpedancia monofrecuencia: en serie y en paralelo. En la primera ambos compartimentos se consideran como dos circuitos conectados en serie y separados por la membrana celular. En la segunda ambos compartimentos se consideran como dos circuitos paralelos, por lo que este modelo ofrece más parecido con la configuración real del organismo, pero con estas frecuencias (50 kHz) la penetración de la corriente en el espacio intracelular es incompleta. La mayoría de los aparatos comerciales de monofrecuencia suministran los datos basados en modelos en serie, y necesitan ser transformados mediante ecuaciones matemáticas para calcular sus equivalentes a un modelo en paralelo (Buchholz et al, 2004). Introducción 29 6.3.3.2.- Análisis de impedancia bioeléctrica multifrecuencia El desarrollo de los equipos de multifrecuencia partió con el conocimiento de que a frecuencias bajas (1-5 KHz) la corriente pasa sólo por el espacio extracelular (VEC); mientras que a frecuencias más altas (de 200 kHz a 1 MHz) pasa también por el espacio intracelular, obviando el efecto de condensador de la membrana celular. La mayoría de estos equipos disponen un abanico de 4-5 frecuencias de hasta 500 KHz, siendo los valores de resistencia obtenidos a frecuencias bajas atribuidos a la resistencia extracelular (VEC) y los obtenidos a frecuencias altas atribuidos a la resistencia intra y extracelular (ACT= VEC+VIC). En sujetos sanos la medida del ACT es la que mejor se correlaciona con la MLG. La principal ventaja de la bioimpedancia multifrecuencia respecto a la monofrecuencia es que en estados patológicos (malnutrición, estados edematosos, enfermos críticos…), permite monitorizar los cambios en el VIC y VEC por separado. Al igual que los equipos monofrecuencia el cálculo de los diferentes volúmenes se establece mediante fórmulas de regresión. 6.3.3.3.- Análisis de impedancia bioeléctrica espectroscópico La bioimpedancia espectroscópica (BIS) es un tipo de bioimpedancia multifrecuencia en la que se miden la impedancia en un espectro de 50 frecuencias que van desde 5 KHz a 1 MHz, aplicando el modelo de Cole y Cole para la determinación del AEC, AIC y ACT. Se distingue de otros modelos de BIA multifrecuencia en que está basado en el concepto de normohidratación tisular, asumiendo el contenido fisiológico de agua que contiene el tejido magro y el tejido adiposo. El exceso de agua viene dado por la diferencia entre el agua corporal total y el agua de los tejidos magro y adiposo normohidratados. Entre los equipos basados en la BIS están el Body Composition Monitor® (Fresenius), el ImpTMSFB7® (ImpediMed Limited), y el 4000B® (Xitron Technologies). Introducción 30 6.4.- Principios de la bioimpedancia espectroscópica La bioimpedancia espectroscópica surge como un intento de mejorar las deficiencias de los diferentes modelos de BIA tanto monofrecuencia como multifrecuencia, partiendo de misma base que la bioimpedancia multifrecuencia, es decir, que a bajas frecuencias la corriente no puede atravesar las membranas celulares, transitando solo por el espacio extracelular, mientras que a altas frecuencias la corriente puede circular tanto por el espacio extra como el intracelular (Chamney et al, 2007). La BIS se basa en el modelo de Cole y Cole, surgido en los años 30-40 para medir el comportamiento de la corriente eléctrica a través de una suspensión de huevos de erizos de mar, considerados como un buen patrón para el estudio de células humanas. Mediante funciones matemáticas se estima la resistencia en el rango de frecuencias desde 0 hasta infinito. Este modelo nos permite asumir que la membrana celular se comporta como un condensador eléctrico, y que la impedancia es frecuencia-dependiente. Figura 12. Representación gráfica del modelo de Cole y Cole. Los valores de Z para frecuencias altas quedan representados a la izda de la curva y los de frecuencias bajas a la derecha, configurándose un gráfico en Introducción 31 forma de curva cuyo corte con el eje de abscisas correspondería a la resistencia del AEC (R0) y del ACT (R∞).(Figura 12) El cálculo de la resistencia correspondiente al AIC (Ri), una vez conocidos R0 y R∞, vendrá dado por la diferencia de resistencias, de acuerdo con la Fórmula 5: 1/ Ri = 1/ R∞ - 1/R0 Donde Ri = R0 R∞ R0R∞ Fórmula 5. Cálculo de la resistencia correspondiente al AIC (RI). A partir de los datos de resistencia, y según la ley de Ohm reflejada anteriormente, se calcularían los volúmenes correspondientes al ACT, AIC y AEC. Para conseguir una mayor precisión y validez la BIS incorpora la teoría de Hanai para el cálculo del AEC y AIC, la cual tiene en cuenta los cambios en la resistividad según la cantidad de células en el AEC (Hanai, 1960). Posteriormente Reijven y más tarde Moissl incorporan el IMC a las ecuaciones , permitiendo una mejor estimación de los volúmenes teniendo en cuenta las diferencias en la composición corporal, lo que permite su validación en una mayor variedad de individuos, tanto sanos como pacientes con desequilibrio hídrico ( Moissl et al., 2006). 6.4.1.- Descripción del modelo de composición corporal En los inicios de los estudios de composición corporal el cuerpo humano se asumía dividido en dos compartimentos, uno constituido por la masa grasa, y los restantes componentes del organismo agrupados en el compartimento de masa libre de grasa (MLG). La descripción de un tercer compartimento, el OH (sobrehidratación) ha sido el pilar sobre el que se ha desarrollado el modelo de composición corporal de la BIS (Chamney et al., 2007). Según este modelo el organismo se divide en tres compartimentos ( tejido magro, tejido graso y OH). El contenido de agua es diferente en los distintos compartimentos, así en el tejido magro el 70% de su contenido es agua, siendo el resto proteínas y Introducción 38 ser difíciles de aplicar en la práctica diaria. Se requiere cumplir al menos un criterio en 3 de las 4 categorías propuestas (criterios bioquímicos, masa corporal, masa muscular e ingesta).(Tabla 6). Tabla 6. Criterios diagnósticos de DPE según ISRNM 2008. Criterios bioquímicos ▪ Albúmina sérica < 3.8 g/dl (bromocresol verde) ▪ Prealbúmina < 30 mg/dl (pacientes en HD) ▪ Colesterol total < 100 mg/dl Masa corporal ▪ IMC < 23 kg/m² ▪ Pérdida de peso no intencionada ≥ 5% en 3 meses o ≥ 10% en 6 meses. ▪ Grasa corporal < 10% de la masa corporal Masa muscular ▪ Pérdida de masa muscular ≥ 5% en 3 meses o ≥ 10% en 6 meses ▪ Disminución del área muscular del brazo >10% respecto al percentil 50 de la población de referencia. ▪ Generación / aparición de creatinina* Ingesta dietética ▪ Ingesta proteica medida por la tasa de catabolismo proteico (nPCR) < 0.8 g/Kg/día (en hemodiálisis) ▪ Gasto energético calculado < 25 kcal/kg/día durante al menos 2 meses. Para determinar la “generación de creatinina” es necesario realizar estudios isotópicos para cuantificar la síntesis y degradación de creatinina, ésta última a nivel intestinal. La “aparición de creatinina” precisa la medida de la creatinina en orina de 24 horas así como la recogida de la creatinina en el dializado. 7.4.- El score MIS en la valoración del síndrome de DPE El score MIS fue creado por Kalantar Zadeh y cols. Este grupo propuso una primera modificación semicuantitativa de la VGS en 1999, a la que llamó “Dialysis Malnutrition Score”, la cual incluía siete componentes: pérdida de peso, cambios en la ingesta dietética, síntomas gastrointestinales, capacidad funcional, comorbilidades, análisis de la grasa subcutánea y pérdida muscular (Kalantar-Zadeh et al, 1999). Posteriormente, con el reconocimiento del papel de la inflamación en la fisiopatología del sd.DPE, se añadieron tres nuevos Introducción 39 componentes: IMC, albúmina sérica y capacidad total de fijación de hierro (TIBC), pasando entonces a denominarse “Malnutrition Inflammation Score” (MIS). Cada uno de los diez componentes del MIS tiene cuatro niveles de gravedad, que van desde o (normal) a 3 (muy grave); la puntuación máxima de mayor gravedad es 30 ( Kalantar-Zadeh et al, 2001). En 2008, el ISRNM propuso el término PEW o DPE para referirse al cuadro de malnutrición del paciente urémico, reconociendo que posiblemente eran necesarios una combinación de métodos para minimizar errores en el diagnóstico nutricional, entre estos métodos estaban los distintos scores (VGS;MIS, GNRI…), así como distintas herramientas entre las que se encuentra la bioimpedancia (Fouque et al., 2008). La utilidad del MIS como predictor de mortalidad ha sido contrastada en múltiples estudios, habiéndose descrito que su poder predictivo igual al de la IL-6, siendo algo mayor que el de la PCR, estableciéndose un punto de corte entre 5 y 6 ( Kalantar-Zadeh et al, 2004; Ho et al., 2008; Rambod et al., 2009). Con respecto al diagnóstico nutricional, la falta de un punto de corte establecido dificulta la capacidad del MIS para establecer el grado de DPE (Bigogno et al, 2014). Algunos autores han considerado malnutrición leve a partir de un score de 6 y moderada severa a partir de 11 (Yamada et al., 2008). En otros estudios sin embargo consideran entre 0-5: estado nutricional normal o desnutrición leve, 6-8: desnutrición moderada, y ≥9: desnutrición severa (González Ortiz AJ y cols, 2015). Adicionalmente, en un estudio realizado con pacientes en HD los autores observaron que los marcadores objetivos del estado nutricional diferían sólo entre el 1er y 4ª cuartil ( Kalantar-Zadeh et al., 2004). 7.5.- Implicaciones clínicas del síndrome de DPE La desnutrición en hemodiálisis es uno de los predictores más potentes de mortalidad en pacientes con enfermedad renal crónica, existiendo gran Introducción 40 cantidad de artículos que demuestran de forma consistente la relación de marcadores de DPE como la hipoalbuminemia, bajo IMC, colesterol y baja ingesta proteica con la mortalidad; siendo la causa de muerte principalmente cardiovascular. Las implicaciones clínicas del síndrome DPE se dan a varios niveles; su presencia conlleva la activación de mecanismos compensatorios y la desregulación de otros, lo que altera distintos órganos y sistemas, entre ellos el sistema inmune, endocrino, musculo-esquelético, tejido adiposo, hematopoyético, gastrointestinal y una mala adaptación a la activación de la cascada inflamatoria; asociándose a un aumento en el riesgo cardiovascular, de infección, de hospitalización y de mortalidad, así como a una peor calidad de vida (Gracia-Iguacel y cols , 2014). En la Tabla 7 se resumen las principales repercusiones a nivel de los distintos sistemas fisiológicos del organismo. Tabla 7. Repercusiones clínicas del síndrome de Desgaste Proteico Energético. Nivel afectado Mecanismo fisiopatológico Implicaciones clínicas Nutricional Déficit de micronutrientes, vitaminas (A,D,K), selenio, magnesio. Aumento del estrés oxidativo, disfunción endotelial, aumento de la calcificación vascular. Mortalidad cardiovascular Inmunológico Alteración en la respuesta inmune, aumento de susceptibilidad a las infecciones, retraso en la curación de las heridas. Inflamación e infección Endocrino Hipotiroidismo, resistencia a la insulina. Disminución de producción de citoquinas antiinflamatorias y adiponectinas. Aumento de productos avanzados de glicosilación. Inflamación e infección Vascular Activación de citoquinas proinflamatorias:PCR,IL-6,IL-1. Disfunción endotelial y aceleración del proceso aterogénico Mortalidad-epidemiología inversa Muscular (Sarcopenia) Aumento de niveles de actina. Debilidad muscular, alteración del sistema musculoesquelético Disminución de la calidad de vida. Aumento de la hospitalización Introducción 41 7.6.- Aportación de la bioimpedancia espectroscópica en la valoración del estado nutricional La bioimpedancia nos da información sobre el estado nutricional del paciente, mediante la estimación de la masa magra y grasa; de forma adicional, sus cambios en el tiempo son marcadores de morbimortalidad que pueden ayudar a detectar precozmente cambios potencialmente reversibles en la situación del paciente (Chertow et al, 2000); de hecho los criterios del ISRNM incluyen por primera vez la pérdida de masa muscular >5% en 3 meses o del 10% en 6 meses como un criterio de DPE, considerándolo como uno de los más potentes predictores de malnutrición (Fouque et al., 2008), y de mortalidad (GraciaIguacely cols., 2014). Adicionalmente, la tasa de catabolismo proteico (nPCR) es un importante marcador de nutrición, que puede calcularse a partir de ecuaciones basadas en el Kt/v sp. o a través de la tasa de generación de urea (G) determinada a partir del modelo cinético de la urea. La utilización de muestras sanguíneas para su determinación conlleva errores sobre todo en la determinación de la muestra postdiálisis y en el procesamiento en el laboratorio; lo que se puede obviar utilizando el V obtenido por BIS para la estimación de la nPCR. Distintos parámetros medidos por bioimpedancia, como el ángulo de fase se han correlacionado con un valor pronóstico, si bien el punto de corte es diferente en los distintos estudios. Un mayor ángulo de fase se asocia con mayor contenido de AIC y ACT, así como mayor contenido de masa libre de grasa, en relación con un mayor contenido de tejido muscular, rico en AIC. Para Segall un AF< 6 tiene un riesgo relativo de mortalidad al año de 4,1 frente a los pacientes con un AF mayor (Segall et al., 2009). Para otros autores el ángulo de fase < 8 es un factor independiente de mortalidad, manteniéndose el efecto predictor después de 6 años de seguimiento (Abad S y cols, 2011). En los últimos años además existe un aumento en la prevalencia de obesidad Introducción 42 sarcopénica (pacientes obesos con enfermedades crónicas que presentan pérdida de MLG), la cual también se ha relacionado con una menor supervivencia en algunas enfermedades, como el cáncer (Stenholm et al., 2008). Algunos estudios en hemodiálisis han reflejado la alta prevalencia de sobrepeso en esta población, observándose una correlación inversa entre IMC y masa magra, y directa con la masa grasa y el AEC (Gallar Ruiz y cols, 2012). El análisis de la composición corporal puede detectar más precozmente la pérdida de MLG y permitir un mejor soporte nutricional en este tipo de pacientes; de igual modo medidas repetidas a lo largo del tiempo permiten conocer si una variación de peso es a expensas de MG o de MLG, lo que puede condicionar la decisión de continuar o no con soporte nutricional. En la actualidad, un porcentaje no despreciable de pacientes se excluyen de la lista por su alto IMC. Si bien la mayoría de los estudios encuentran más complicaciones (infecciones de la herida quirúrgica, retraso en la función del injerto, fallo del injerto y aumento de la estancia hospitalaria) en los pacientes receptores de injertos con IMC >30; cuando se dividen a los pacientes con alto IMC en función de las cifras de creatinina plasmática (indicador de masa muscular), los pacientes con niveles más elevados de creatinina tienen mayor supervivencia, así como mayor supervivencia del injerto (Streja et al., 2011). Por tanto, cualquier método de análisis de la composición corporal que valore la masa muscular, como la BIS, puede contribuir a una mejor estratificación del riesgo en los pacientes obesos en la valoración para su inclusión o no en lista de espera de trasplante (Lentine et al., 2012). Finalmente la evaluación de la composición corporal, sobre todo de la MLG se puede utilizar para calcular las necesidades energéticas (expresadas como Kcal/Kg de MLG), con el fin de optimizar el aporte nutricional de acuerdo con las necesidades individuales; esto es de gran interés en situaciones específicas, como enfermedades neurológicas, sobrepeso y obesidad (Thibault and Pichard, 2012). Introducción 43 8.- INFLAMACIÓN Y ENFERMEDAD RENAL CRÓNICA La inflamación es un mecanismo de defensa del organismo ante un agente o estímulo pernicioso cuyo objetivo es eliminarlo e iniciar el proceso curativo. Si bien en un primer momento la inflamación aguda es beneficiosa, si el proceso se cronifica y perpetúa se producen efectos perjudiciales en el organismo (Carrero y cols, 2013). La ERC se asocia a un estado de inflamación crónica, ya presente desde fases anteriores a la entrada en diálisis. Las causas de este estado inflamatorio crónico se deben, tanto a la retención de citoquinas debido a la disminución del aclaramiento renal, como a un aumento en la producción de las mismas por diversas causas, reflejadas en la Figura 15: Retención de citoquinas AGES, moléculas pro-oxidantes. Aumento de marcadores séricos inflamatorios Incremento de producción de citoquinas Comorbilidades Diálisis Hipermetabolismo tisular Infecciones Procedimiento HD Catabolismo muscular Isquemia Intestino con fugas Activación tejido graso Enfermedad intercurrente Figura 15. Causas de inflamación en la ERC. Además de en la fisiopatología del DPE, la inflamación participa de forma activa en el proceso de calcificación vascular, de hecho, el TNF alfa induce la mineralización de las células vasculares; asimismo, mediadores de la calcificación ósea y vascular como la osteoprotegerina y la fetuina A predicen el Introducción 44 riesgo de mortalidad en hemodiálisis únicamente en presencia de inflamación sistémica de base. A su vez, el depósito de cristales de fosfato cálcico en la íntima arterial (proceso básico de la calcificación vascular) interactúa con los macrófagos activados, induciendo un estado proinflamatorio mediante la vía de la protein quinasa c y la MAP-quinasa, produciéndose un círculo vicioso entre calcificación e inflamación. La inflamación persistente, como la que se observa en el medio urémico, parece ser que actúa convirtiendo el endotelio en una superficie procoagulante y proinflamatoria que hace al vaso más vulnerable al efecto de otros factores de riesgo, exacerbando su efecto (Carrero & Stenvinkel, 2009). La inflamación también produce alteraciones a nivel hormonal; se ha demostrado que la resistencia a dosis farmacológicas de GH en pacientes en HD se debe a la inflamación más que a la uremia en sí. Posiblemente el hipotiroidismo subclínico y el síndrome de la triyodotironina baja también sean consecuencia de la inflamación, así como el déficit de testosterona que se ve en los varones. Estudios observacionales y prospectivos han demostrado que una simple medición de marcadores inflamatorios es capaz de predecir, de manera independiente la mortalidad de los pacientes, si bien diversos estudios longitudinales han demostrado que la mediana (y media) de los niveles de PCR en pacientes en HD es mejor marcador pronóstico que un valor de PCR puntual (Snaedal et al., 2009). Dada la alta variabilidad intra e intersujeto en los valores de PCR, el marcador inflamatorio más accesible en la clínica, es aconsejable hacer un seguimiento periódico e investigar causas potencialmente reversibles en pacientes con PCR persistentemente elevadas. Introducción 45 9.- VALORACIÓN DEL ESTADO DE HIDRATACIÓN La sobrecarga de volumen es un hallazgo muy prevalente en estadíos avanzados de la enfermedad renal. En hemodiálisis, la naturaleza intermitente de la técnica implica fluctuaciones importantes en la volemia que se asimilan a episodios descompensados de insuficiencia cardíaca, así como fluctuación en los mecanismos compensatorios como son aumento de la actividad simpática, cambios en el sistema renina-angiotensina-aldosterona y en la hormona antidiurética, los cuales en conjunto pueden incrementar el riesgo de eventos cardiovasculares ( Kalantar-Zadeh et al., 2009). Distintos estudios observacionales han demostrado que la excesiva ganancia de peso interdiálisis es un factor independiente de mortalidad cardiovascular. Kalantar-Zadeh, en un estudio realizado con 34.000 pacientes observó que una ganancia de peso interdiálisis mayor a 1,5 Kg se asoció a una mayor mortalidad cardiovascular ( Kalantar-Zadeh et al., 2009) a pesar de que tenían mejor estado nutricional que los pacientes con menor ganancia de peso. Otros estudios, como el estudio DOPPS han documentado que tasas de ultrafiltración mayores a 10 ml/h/kg implicaban un mayor riesgo de mortalidad (Saran et al., 2006), posiblemente porque tasas mayores de ultrafiltración implica más hipotensiones y mayor riesgo de daño isquémico a órganos vitales. El control del exceso de volumen tiene por tanto un interés prioritario en estos pacientes. Una vez en tratamiento sustitutivo, el alcanzar el peso seco y el evitar excesiva ganancia de peso mediante dietas bajas en sodio o mediante la disminución del sodio en el líquido de diálisis son estrategias que pueden ayudar a disminuir la mortalidad debida a esta causa. Las consecuencias clínicas de la sobrecarga de volumen son conocidas: hipertensión arterial, hipertrofia de ventrículo izquierdo, fallo cardíaco, edema pulmonar y periférico. De igual modo la congestión visceral puede llevar a saciedad precoz con el consiguiente empeoramiento del estado nutricional. El Introducción 46 edema intestinal provocado por la sobrecarga de volumen favorece la translocación bacteriana favoreciendo la perpetuación y empeoramiento del estado inflamatorio crónico. Finalmente, la hipetrofia y dilatación de VI se asocian a un incremento en la tasa de muerte súbita y otras causas de morbimortalidad cardiovascular (Huang et al, 2015). La expansión del volumen extracelular es además, junto a la retención de sodio, la causa principal de HTA en los pacientes en tratamiento sustitutivo. Pero no siempre la sobrecarga de volumen está asociada a hipertensión; Wabel, en un estudio realizado con 500 pacientes que agrupó en función de la TA sistólica y la sobrehidratación medida por BIS (OH > 2,5 L), objetivó que aproximadamente el 40% de los pacientes de este grupo no estaban hipertensos (Wabel et al., 2008); de hecho, parte de los pacientes hipotensos pueden estarlo por fallo cardíaco, mejorando la tensión arterial y la fracción de eyección ventricular una vez se ha conseguido ultrafiltrar el exceso de volumen (Machek et al, 2010). 9.1Concepto de peso seco La pérdida de la función renal supone una dificultad progresiva para eliminar el exceso de agua y sal, lo que lleva a un balance hidrosalino positivo, con importantes consecuencias cardiovasculares; esta situación es más grave en los pacientes en diálisis, en los cuales, el control adecuado del volumen extracelular es un objetivo fundamental de su tratamiento. De forma ideal, el tratamiento con diálisis debería restablecer un estado de normohidratación o euvolemia en el paciente, definido como peso seco. El concepto de peso seco ha evolucionado a lo largo de los años; en los inicios del tto sustitutivo Thomson lo definió como la reducción de la TA a niveles de hipotensión durante la ultrafiltración en ausencia de otras causas (Thomson et al, 1967). El grupo de Tassin, mediante sesiones de hemodiálisis de 8 horas de duración consigue una adecuada extracción de volumen de forma lenta, Introducción 47 manteniendo a la gran mayoría de los pacientes normotensos durante el periodo interdiálisis, por lo que, basándose en estos datos, este grupo define el peso seco como aquella situación que permite mantener al paciente normotenso desde el final de una sesión hasta el inicio de la siguiente, sin tratamiento antihipertensivo (Charra et al., 1996). Más recientemente, Sinha y Agarwal proponen una definición que combina datos objetivos y subjetivos; de acuerdo con esta definición el peso seco es el peso más bajo alcanzado postdiálisis en el cuál los signos o síntomas de hipo o hipervolemia son mínimos (Sinha & Agarwal, 2009.). Finalmente, Daugirdas, en un editorial del AJKD propone una nueva definición de peso seco, considerándolo como el peso postdiálisis que resulta en: 1) sesiones con menos síntomas o episodios hipotensivos; 2) un menor tiempo de recuperación tras la sesión; 3) menos caídas postdiálisis; 4) menos trombosis del acceso vascular secundario a hipotensiones; 5) menos eventos cardiovasculares y cerebrovasculares; 6) menos hospitalizaciones, y 7) menos mortalidad (Daugirdas, 2013). En la práctica, podemos considerar el peso seco como el estado ideal de hidratación, por encima del cual el paciente presenta signos de hipervolemia (edema periférico, congestión pulmonar o hipertensión arterial) y por debajo del cual aparecen signos de deshidratación (calambres, hipotensión ortostática o cefalea). Sin embargo la realidad es que no todos los pacientes hipertensos tienen sobrecarga de volumen, ni todos los pacientes con calambres o hipotensión están depleccionados de volumen. Si bien en la clínica diaria la determinación del peso seco se basa más en una observación del paciente aplicando un método de ensayo-error ,en los últimos años se han ido desarrollando distintas técnicas bioquímicas, físicas, ecográficas, eléctricas e isotópicas para determinar el peso seco de una forma más objetiva. Introducción 54 tenían una mayor mortalidad (Wizemann et al., 2009). También en estadíos 4-5 de ERC aún no en HD y en diálisis peritoneal (O’Lone et al, 2014) la sobrecarga de volumen medida por bioimpedancia se ha asociado con una mayor mortalidad. En la Figura 17 se representan las diferencias entre los distintos términos que se deben tener en cuenta para establecer el “peso seco” de un paciente. Figura 17. Ejemplo demostrativo de los diferentes términos para describir el peso de un paciente. Peso prediálisis: peso antes de la sesión de tratamiento (75 Kg). Peso normohidratado: peso estimado del paciente con una sobrecarga de volumen igual o aproximada a 0 (71 kg). Peso tolerado: a partir del cual comienza a haber síntomas como hipotensión; depende mucho de la comorbilidad del paciente, y puede ser más alto que el PNH. En pacientes jóvenes, con gran adaptabilidad del sistema cardiovascular puede estar por debajo del PNH, ya que toleran una mayor depleción de volumen sin síntomas. Peso seco clínico: para algunos médicos el peso seco es el peso tolerado por el paciente, otras veces deliberadamente se mantiene al paciente en un estado de leve sobrehidratación para evitar inestabilidad hemodinámica o trombosis del acceso vascular. Peso postdiálisis: es el peso del paciente después de la sesión; puede coincidir con el peso normohidratado, el peso tolerado, o el peso seco. Introducción 55 Finalmente, es importante recordar que, si bien la expansión de volumen es un factor de riesgo importante de morbimortalidad en el paciente en hemodiálisis, también una ultrafiltración agresiva, por encima de la tolerancia del paciente, o un peso seco demasiado ajustado, pueden llevar a mayor frecuencia de hipotensiones intradiálisis con el riesgo de “stunning” o entumecimiento miocárdico (disfunción ventricular producida por isquemia transitoria, que persiste tras la reperfusión), el cual, si se produce de forma repetida puede llevar a remodelamiento y fibrosis del miocardio y como consecuencia a un fallo ventricular (Huang et al., 2015). También episodios de isquemia transitoria intestinal durante la sesión de HD se han relacionado con translocación bacteriana, endotoxinemia e inflamación. Un mayor riesgo de caídas, pérdida de la función renal residual y accidentes cerebrovasculares son consecuencias también de un excesivo control del volumen; por lo que la utilización de la BIS u otros métodos de cuantificación de la sobrecarga de volumen, se deben considerar una herramienta que ayuda al clínico, siendo éste quien debe establecer cuánto y cómo debe ultrafiltrar al paciente y si es necesario mantenerlo con cierto grado de sobrecarga de volumen para evitar efectos adversos, máxime en una población de edad avanzada, como la que tenemos en la actualidad en hemodiálisis. Material y métodos 57 MATERIAL Y MÉTODOS 1.- DISEÑO DEL ESTUDIO Estudio observacional prospectivo de 15 meses de duración (Octubre/2013Dic/2014) en pacientes prevalentes en hemodiálisis. Se ha realizado un corte transversal con los datos del primer mes de inclusión del paciente en el estudio (basal), a partir del cual se ha iniciado el seguimiento en el tiempo cada 2 meses. La mediana de seguimiento del estudio ha sido de 12 meses [rango intercuartílico (RI) 10-13 meses]. Todos los datos proceden de la base de datos EuCliD® (European Clinical Data base, de Fresenius Medical Care). 2.- MARCO DEL ESTUDIO Población de pacientes en tratamiento sustitutivo con hemodiálisis atendidos en las clínicas de Fresenius Medical Care “El Cónsul” y “Ciudad Jardín”, de Málaga Capital; y “S.Antonio”, de Antequera durante el periodo comprendido entre el 1/10/2013 y 31/12/2014. El promedio de pacientes a final de cada mes en las clínicas de Fresenius durante ese periodo fue de 181 pacientes (mínimo 172 - máximo 187). 3.- DETERMINACIÓN DEL TAMAÑO MUESTRAL Se ha realizado en base a la prevalencia de DPE (síndrome de desgaste proteico energético) en la población en hemodiálisis, la cual se estima alrededor del 40% (Gracia-Iguacel y cols; 2013) en población española . La población necesaria para alcanzar una significación estadística del 95% y una precisión absoluta de 4 es de 150 pacientes. Asumiendo un 10% de pérdidas a lo largo del seguimiento, el tamaño muestral debía ser al menos de 165 Material y métodos 58 pacientes. Para ello establecimos un periodo de reclutamiento de 6 meses (1/10/2013 - 31/3/2014). 4.- POBLACIÓN DE ESTUDIO La población de estudio estuvo constituida por 169 pacientes, de los cuales 100 fueron varones (59%) y 69 mujeres (41%), con una media de edad de 68 ± 14 años y una mediana de tiempo en hemodiálisis de 45 meses (RI, 19-78). Todos los pacientes fueron informados del estudio y firmaron el consentimiento para el mismo. 4.1.- Criterios de inclusión y exclusión Para la selección de la población de estudio se estableció como criterio de inclusión que fuesen pacientes prevalentes estables, con al menos tres meses de estancia en hemodiálisis. Se consideraron como criterios de exclusión: tiempo de estancia en programa de hemodiálisis menor a 3 meses; ingreso hospitalario en los 30 días previos al inicio del estudio; proceso infeccioso o inflamatorio importante en los 3 meses previos; neoplasia activa; pacientes con amputaciones o alteraciones en el brazo contralateral al acceso vascular que dificultasen las medidas antropométricas; y pacientes con marcapasos unipolares o cuyo umbral de sensibilidad se desconocía. La distribución de los pacientes atendiendo al centro de hemodiálisis de procedencia se muestra en la Tabla 8: Tabla 8. Procedencia de la población de estudio. n % ANTEQUERA 45 26.6 C.JARDIN 57 33.7 CONSUL 67 39.6 Total 169 100 Datos expresados como frecuencias absolutas y porcentajes. Material y métodos 59 4.2.- Comorbilidad El 34 % de los pacientes eran diabéticos, el 53% tenían antecedentes de enfermedad cardiovascular (cardiopatía isquémica, accidente cerebrovascular, aneurisma de Aorta, vasculopatía periférica), y un 15.4% había tenido un trasplante previo. El Indice de Charlson ajustado por la edad fue de 6 (RI, 5-7). Si dividimos la población de estudio según los grados propuestos por Bedhu (Beddhu et al, 2000), aproximadamente el 60% de los pacientes tenían una comorbilidad alta o muy alta ( ICCE ≥ 6). 4.3.- Etiología de la enfermedad renal crónica y función residual La principal causa de ERC fue la nefropatía diabética (25%), seguida en segundo lugar por la enfermedad vasculo-renal y en tercer lugar por la NIC Tabla 9 9). Tabla 9. Etiología de la ERC. n % Nefropatía diabética 42 25 Enfermedad vasculo-renal 36 21 Nefropatía intersticial crónica (NIC) 28 17 Glomerular 20 12 Hereditaria 19 11 No filiada 17 10 Otras 7 4 Total 169 100 Datos expresados como frecuencia y porcentaje. Fue posible documentar la diuresis residual en 155 pacientes, mediante pregunta directa al paciente, no mediante recogida de orina. En 125 pacientes (81%) la diuresis estimada por el paciente era menor de 500 ml/24 horas; 20 pacientes (13%) refirieron una diuresis entre 500-1000 ml/24 horas; y 10 pacientes (6%) una diuresis mayor a 1000 ml/24 horas. Material y métodos 60 4.4.- Parámetros relacionados con el tratamiento sustitutivo Todos los pacientes recibían tratamiento con monitores Fresenius 5008, líquido de sustitución online (bacterias < 10-6 UFC/ml, nivel de endotoxinas inferior al límite de cuantificación, hongos y levaduras < 10-6 UFC/10ml) producido a partir del líquido de diálisis ultrapuro (bacterias < 0.1 UFC/ml, endotoxinas < 0.03 UE/ml, hongos y levaduras < 0.1 UFC/10ml) mediante el sistema ONLINE-plus; tampón bicarbonato, y concentración de calcio en el líquido de diálisis entre 2.5 y 3 mEq/L. 166 pacientes recibían tratamiento 3 veces por semana; 3 pacientes (1.8%) se dializaban 2 veces/semana por función renal residual significativa (2 pacientes) o por negativa del paciente a mas sesiones (1 paciente). Respecto a la modalidad de tratamiento renal sustitutivo (TRS) sustitutivo, el 69% de los pacientes recibía tratamiento con hemodiálisis (n 117) y el 31% con HDF online (n 52). En la Figura 18 se representa el porcentaje de pacientes según el tipo de acceso vascular: Figura 18. Acceso vascular. La duración media del tratamiento fue de 246 ± 10 minutos por sesión. Los filtros utilizados han sido Fx Cordiax 60 (66%), Fx Cordiax 80 (2%), y Sureflux 21L (1%) en hemodiálisis y Fx Cordiax 600 (31%) en los pacientes en HDF; 76% 23% 1% FAV CP PROTESIS Material y métodos 61 siendo la membrana helixona en los filtros de la serie Cordiax y triacetato de celulosa en el filtro Sureflux 21L. En todos los pacientes (n 169) se midió la dosis de diálisis mediante dialisancia iónica (módulo OCM del monitor 5008). 141 pacientes disponían además de Kt/v medido mediante extracción de muestra sanguínea para determinación de urea (Tabla 10). Tabla 10. Dosis de diálisis. KT 53 ± 9 Kt/v Daugirdas MC (n 141) 1.9 ± 0.3 Kt/v BCM* 1.9 ± 0.4 e Kt/v 1.6 ± 0.3 URR 79 ± 5.4 *Kt/v calculado a partir de KT medido por dialisancia iónica y V por bioimpedancia. 4.5.- Tratamiento farmacológico Los datos sobre el tratamiento farmacológico se refieren al momento del inicio del estudio (basal). El 79% de la población recibía tratamiento con factores estimulantes de la eritropoyesis (darbepoetina), con una dosis equivalente de EPO de 40 u/kg/sem (RI, 20-71) siendo la mediana del índice de resistencia a EPO de 3,6. Según criterio médico los pacientes recibían hierro sacarosa en función de sus niveles de ferritina e IST. En la Tabla 11 se especifican el resto de los diferentes tratamientos habituales en esta población: Tabla 11. Tratamientos farmacológicos de la población de estudio. n % n % Antihipertensivos 112 66 Quelantes cálcicos 37 22 IECAS-ARA 2 48 28 Quelantes no cálcicos 62 37 Estatinas 106 63 Ambos tipos 32 19 Antiagregantes 132 78 Ningún quelante 38 22 Acenocumarol 16 9 Análogos vit D 50 30 HBPM 6 4 Cinacalcet 44 26 Sin tto antiagr. 15 9 Hidroferol 37 22 Datos expresados como frecuencia y porcentaje. Material y métodos 62 4.6.- Diagrama de flujo del estudio A continuación se representa el diagrama de flujo del estudio, el cual incluye el periodo de reclutamiento, la valoración en el momento basal y final, la periodicidad de la determinación de las variables y las causas de pérdidas de seguimiento. Periodo inclusión Oct.13Marz.14 (n 169) Pacientes perdidos (n 39) Éxitus (21); Trasplante (10); Traslado (7); Salida de programa (1). Ilustración 1. Figura 19. Diagrama de flujo del estudio. 5.- TECNICAS EMPLEADAS Y EXPLORACIONES 5.1.- Medidas antropométricas La talla se midió con el paciente en bipedestación, descalzo, con la espalda en contacto con la pared. Para el peso se han recogido los datos de las sesiones de diálisis, tanto el peso pre como el postdiálisis, realizados en báscula electrónica. El índice de masa corporal (IMC) o índice de Quetelet se ha calculado a partir del peso en Kg y la talla en metros cuadrados Fórmula 6. Indice de masa corporal. IMC = Peso / Talla² Valoración basal Valoración nutricional: criterios ISRNM (n 140), score MIS (n 136), valoración por bioimpedancia (n 169). Finalización del estudio. Diciembre 2014 (n 130) Valoración nutricional criterios ISRNM (n 117) Seguimiento en el tiempo (cada 2 meses) parámetros clínicos, analíticos y de bioimpedancia. Valoración de la sobrehidratación. Material y métodos 63 Se ha realizado medida del pliegue tricipital (PT) con el plicómetro Snilford caliper Slim guide®, con el paciente sentado , en el brazo contralateral al acceso vascular, en el punto medio entre olecranon y acromion en la piel que cubre al músculo tríceps. Las medidas se han realizado después de la sesión de hemodiálisis en segundo o tercer día de la semana (intervalo interdiálisis corto), anotando la media de 3 mediciones. La circunferencia del brazo (CB) se ha medido con una cinta métrica inextensible, al mismo nivel que el pliegue tricipital, en el brazo contralateral al acceso vascular. La circunferencia muscular del brazo (CMB) se ha calculado mediante la siguiente fórmula (Fórmula 7): CMB (cm) = CB – (PT x 3,14) Fórmula 7. Circunferencia muscular del brazo. El área muscular del brazo se ha calculado con la Fórmula 8: AMB = CMB² / 4 x 3,14 Fórmula 8. Área muscular del brazo. Las medidas del pliegue tricipital y circunferencia del brazo, así como la talla han sido realizadas por el mismo observador en el momento del inicio del estudio. El resto de medidas antropométricas (peso, IMC) se han recogido cada 2 meses de la base de datos EuCliD. Para comparar el peso y las medidas antropométricas con la población de referencia se han utilizado las tablas del grupo cooperativo español de nutrición en hemodiálisis (Marcén R, 1994). Material y métodos 70 Tabla 14. Parámetros medidos por bioimpedancia (II). Parámetro Descripción LTI (Kg/m²): Lean Tissue Index ITM: Indice de tejido magro Indice que calcula la masa de tejido magro (LTM) en relación a la altura del sujeto. (LTI= LTM/altura²) FTI (Kg/m²): Fat tissue index ITG: Indice de tejido graso Indice que calcula la masa de tejido graso (ATM) en relación a la altura del sujeto. (FTI= ATM/altura²) Phi 50 (º): Phase angle 50 Khz AF 50: Angulo de fase a frecuencia de 50 Khz 50 KHz es la frecuencia en que este ángulo es máximo para la mayoría de los ptes, se relaciona con la masa magra, y el agua intracelular. LTM (Kg): Lean Tissue Mass MTM: Masa de tejido magro Incluye músculo, órganos, sangre y hueso. Rel LTM (%): Relative lean tissue mass MTM relativa: Masa de tejido magro relativa LTM en relación al peso corporal normohidratado (PNH) BCM (Kg): Body cellular mass MCC: Masa celular corporal Es el compartimento intracelular del tejido magro ATM (Kg): Adipose tissue mass MTA: Masa de tejido adiposo La masa adiposa es la masa de lípidos (grasa) más el agua del tejido adiposo Fat (kg): Masa grasa Es la masa de lípidos (grasa) Rel Fat (%): Relative fat Grasa relativa: Masa de grasa relativa Es la masa de grasa en relación al peso corporal normohidratado (PNH) PNH (Kg):Peso normohidratado Es el peso que debería tener el paciente con un OH=0. Material y métodos 71 5.3.6.- Parámetros semanales de sobrehidratación Debido al carácter intermitente de la hemodiálisis (3 sesiones semanales con dos intervalos cortos y un intervalo largo entre sesiones), el paciente no presenta la misma sobrehidratación el primer día de la semana (lunes o martes, tras el intervalo largo) que los siguientes días (por ejemplo, un miércoles, después de un intervalo corto). Para evitar este sesgo hemos utilizado los parámetros semanales de sobrehidratación, los cuales se calculan a partir de una única medición de BCM en la cual se establece el PNH, y con los datos de ganancia de peso de las dos sesiones previas, teniendo como premisa que la composición corporal no ha variado durante ese periodo. Estos parámetros son: ● Promedio de sobrehidratación máxima semanal (Averaged Weekly Overhydration). AWOH. Se expresa en la Fórmula 9. A partir de una medición de BCM en la cual se ha obtenido el PNH se calcula el OH, y con los datos de los pesos prediálisis de las dos anteriores sesiones se calcula el OH de esas sesiones. OH = peso prediálisis – peso normohidratado. AWOH = OH 1ª sesión + OH 2ª sesión + OH 3ª sesión 3 Fórmula 9.Averaged Weekly Overhydration. ● Promedio de sobrehidratación media semanal (Time Average Fluid Overload). TAFO. A diferencia del AWOH, el TAFO no se basa en valores “pico” de sobrehidratación, sino en valores medios de sobrehidratación pre y postdiálisis. TAFO = OH media pre HD – OH media postHD + OH media postHD 2 Fórmula 10. Cálculo del TAFO a partir del OH. Material y métodos 72 O bien: TAFO = Peso medio pre HD + Peso medio postHD – Peso normohidratado 2 Fórmula 11. Cálculo del TAFO a partir del peso seco y peso normohidratado. En la siguiente figura se representan ambos conceptos (Figura 24): Figura 24. Diferencias entre AWOH y TAFO. La línea horizontal superior representa la sobrehidratación “máxima “ durante la semana (AWOH), la segunda línea horizontal representa la sobrehidratación “media” (TAFO) y la línea horizontal inferior el peso normohidratado (PNH). Los círculos representan los pesos prediálisis y postdiálisis. La ganancia de peso interdiálisis está representada por la flecha vertical que hay entre los círculos. Como se puede apreciar tanto el AWOH como el TAFO tienen como referencia el PNH, calculado por BCM. ● Promedio semanal de sobrehidratación relativa (Averaged Relative Overhydration). Av ROH. La sobrehidratación relativa se calculaba de la siguiente forma: ROH = (OH / ECW) x 100 La sobrehidratación relativa media se calcula a partir del AWOH: Av ROH = (AWOH / ECW) x 100 Fórmula 12. Averaged Relative Overhydration. Material y métodos 73 6.- DETERMINACIONES DE LABORATORIO Para la elaboración de la base de datos se han reflejado las analíticas de los meses en los que se ha documentado la medición de BCM (bimestral). Todas las determinaciones se han realizado prediálisis, en el día medio de la semana, salvo para la determinación del Kt/v, que precisa también determinación de urea postdiálisis. Los métodos de determinación se exponen en la Tabla 15: Tabla 15. Parámetros de laboratorio. Métodos de determinación. Parámetro Método Valores normales Hemoglobina Fotometría: método de Drabkin modificado 13.5 - 17.5 g/dL Hematocrito Función de la integración numérica del VCM 39 - 52 % Ferritina Inmunoturbidimétrico, intensificado con partículas de látex 20 – 300 ng /ml Transferrina Inmunoturbidimétrico potenciado con polietilenglicol 200 - 360 mg/dl Urea Ureasa con GLDH 17 – 50 mg/dl Creatinina Jaffé, picrato alcalino, reacción cinética con corrección por la velocidad blanco 0.6 – 1.3 mg/dl Albúmina Verde de Bromocresol 3.5 – 5.2 g/dl Prealbúmina Nefelometría 20 – 40 mg/dl Colesterol Enzimático: colesterol esterasa y colesterol oxidasa < 200 mg/dl Triglicéridos Enzimático: GPO trinder sin blanco de suero < 150 mg/dl Bicarbonato Método para dióxido de carbono líquido por medio de la enzima PEPC (fosfoenolpiruvato-carboxilasa) 21 – 30 mEq/L Calcio Arsenazo III 8.5 – 10.5 mg/dl Fósforo Fosfomolibdato UV a 340 nm 2.5 – 4.5 mg/dl PTHi Quimioluminiscencia directa 4.7 – 114 pgr/ml PCR Inmunoturbidimétrico potenciado con látex < 5 mg/L Interleuk. 6 Quimioluminiscencia:suerocongelado inmediatamente tras separación. < 5.9 pgr/ml Fibrinógeno Coagulometría (test Von Claus) 180 – 400 mg/dl 25-OH vit D Quimioluminiscencia > 30 ng/ml suficiencia Material y métodos 74 7.- CRONOGRAMA DEL ESTUDIO Se especifica en la siguiente tabla (Tabla 16): Tabla 16. Cronograma del estudio. BASAL MES 2 MES 4 MES 6 MES 8 MES 10 MES 12 MES 14 Historia clínica X Valoración DPE X X MIS X Antropometría (CB, PT) X Antropometría (IMC) X X X X X X X X Valoración sobrehidratac. X X X X X X X X Dosis de diálisis (Kt/v) X Tratamiento de la anemia (dosis de EPO, IRE) X Tensión arterial X X X X X X X X Analítica (Ca,P,PTHi,Colest, TG, prot. Totales,linfocitos,s ideremia) X Analítica (prealbúmina, interleukina 6, fibrinógeno) X Analítica (albúmina, Hb, Hto; bicarbonato, PCR, ferritina, transferrina) X X X X X X X X Analítica (creatinina) X Tras la determinación basal de creatinina, la periodicidad de las siguientes determinaciones ha variado entre clínicas: Cónsul (bimestral); Ciudad Jardín y S. Antonio (semestral) Medidas de bioimpedancia X X X X X X X X Ingresos hospitalarios Éxitus X X X X X X X X Material y métodos 75 8.- VALORACIÓN DEL ESTADO NUTRICIONAL 8.1.- Valoración de DPE (desgaste proteico energético) según criterios ISRNM Se han utilizado todos los criterios del ISRNM (Sociedad Renal Internacional de Nutrición y Metabolismo) de 2008 excepto la ingesta calórica y la generación / aparición de creatinina (para determinar la “generación de creatinina” es necesario realizar estudios isotópicos para cuantificar la síntesis y degradación de creatinina, ésta última a nivel intestinal. La “aparición de creatinina” precisa la medida de la creatinina en orina de 24 horas así como la recogida de la creatinina en el dializado). Para la valoración de la pérdida de peso y de masa muscular en el momento del inicio del estudio se han recogido los datos de peso y masa muscular (MTM;LTM) medida por bioimpedancia en los 6 meses previos al inicio del estudio, ya que estaban documentados en la base de datos EuCliD. La valoración de DPE según estos criterios se ha realizado en el momento del inicio del estudio (basal) en 140 de los 169 pacientes que constituyen el total de la muestra, y al final del estudio (Dic 2014), en 117 pacientes, que eran los que disponían de datos para valorar las 4 categorías que se incluyen el diagnóstico. La medición de prealbúmina y la medida de la circunferencia del brazo y pliegue tricipital se han determinado sólo en el momento basal. El diagnóstico de DPE viene definido por la presencia de al menos un criterio en tres de las 4 categorías (criterios bioquímicos, masa corporal, masa muscular e ingesta).(Tabla 6) Material y métodos 76 8.2.- Estado nutricional según score MIS En la siguiente tabla (Tabla 17) se refleja el estado nutricional de acuerdo con el score MIS, según el artículo de González-Ortiz, en el cual nos hemos basado (González Ortiz AJ y cols , 2015). Tabla 17. Valoración nutricional según score MIS. Estado nutricional Puntuación MIS Normal 0 - 1 - 2 Desnutrición leve 3 - 4 -5 Desnutrición moderada 6 - 78 Desnutrición severa ≥ 9 8.3.-Valoración del estado nutricional según los parámetros de bioimpedancia Los principales parámetros utilizados para valorar el estado nutricional son los índices de tejido magro (ITM) y graso (ITG), los cuales se comparan con una población de referencia de 1000 sujetos sanos con rango de edad entre 18 y 75 años y BMI entre 18-32 kg/m² ( Moissl et al., 2006). El monitor BCM realiza la comparación de la medición del paciente con los datos de la población de referencia de su mismo sexo y en su rango de edad , informando sobre la situación del paciente respecto a ella. En la Figura 25 se reflejan las medidas de la población de referencia, mostrándose una franja en la cual están incluidas el 80% de las medidas de esa población (desde el percentil 10 al percentil 90); los pacientes que presenten medidas inferiores al percentil 10 o superiores al percentil 90 se consideran significativamente diferentes . Para la valoración del estado nutricional hemos considerado malnutridos los pacientes cuyo LTI era menor al percentil 10 de la población de referencia. Material y métodos 77 Figura 25. Rangos de referencia en función de edad y sexo para el índice de tejido magro (Lean Tissue Index; LTI). 9.- VALORACIÓN DEL ESTADO DE HIDRATACIÓN Para la valoración de la prevalencia de sobrehidratación hemos utilizado el criterio establecido por Wabel y Wizemann (Wabel et al., 2008; Wizemann et al., 2009) de AvROH> 15% (promedio de sobrehidratación relativa, medido por bioimpedancia); por haberse relacionado este punto de corte con un aumento de la mortalidad, calculando la prevalencia en el momento basal y cada 2 meses y estableciendo un promedio de las mediciones de un año. 10.- ANALISIS DE LA MORBIMORTALIDAD Para el análisis de la hospitalización se han considerado todos los ingresos de causa NO PROGRAMADA. Se ha considerado que un paciente ha presentado un evento compuesto cuando ha tenido al menos un ingreso, o ha fallecido , o le han ocurrido ambos sucesos. Material y métodos 78 Las causa de ingreso y éxitus se han dividido en: cardiovascular (cardiopatía isquémica, accidente cerebrovascular, enfermedad vascular periférica, insuficiencia cardíaca congestiva, arritmias), infecciosa, traumática, neoplásica, complicaciones derivadas del acceso vascular (no infecciosas), y otras . 11.- EVALUACIÓN ESTADÍSTICA DE LOS RESULTADOS 11.1.- Análisis descriptivo de cada variable Para las variables de tipo cuantitativo se utilizaron medidas de tendencia central (media si la distribución de la variable era normal y mediana si no lo era) y de dispersión (desviación estándar o intervalo intercuartílico). Prueba de Kolmogorov-Smirnov para comprobación de la normalidad de las variables. En las variables cualitativas se utilizaron frecuencias absolutas y relativas, expresadas como porcentajes. 11.2.- Análisis bivariante La diferencia entre las variables cuantitativas se analizó mediante la prueba T de Student, si la variable seguía una distribución normal, o la U de MannWhitney si no lo hacía. En las variables cualitativas la diferencia entre las mismas se analizó mediante la prueba de la Ji cuadrado y el test de McNemar en caso de medidas repetidas de la variable cualitativa. Para estudiar el grado de asociación entre dos variables cuantitativas se utilizó el coeficiente de correlación de Pearson. Para comparación de más de dos grupos hemos utilizado el test ANOVA de un factor o la prueba no paramétrica de KruskalWallis en caso de no normalidad de las variables. Material y métodos 79 11.3.- Análisis de la evolución en el tiempo ● Para la valoración de los cambios “durante” el seguimiento hemos realizado un análisis multivariante de la varianza (MANOVA de medidas repetidas) en el que se han incluido los pacientes que tenían todas las mediciones durante un año ( Meses 0, 2, 4, 6, 8, 10, 12), en total 7 mediciones; el nº de pacientes que cumplían este criterio era de 85 ( 48 varones / 37 mujeres; 26 diabéticos / 59 no diabéticos) . Los factores entre sujetos introducidos en el modelo fueron sexo (hombre/mujer); diabetes (si/no) e inflamación (PCR mayor o menor de 15 mg/L); asimismo se han contemplado los posibles efectos de las covariables edad, tiempo en hemodiálisis e índice de Charlson. Se han tenido en cuenta los efectos principales así como las interacciones de primer, segundo y tercer orden. En las pruebas de efectos intrasujetos se ha considerado el estadístico Greenhouse-Geisser cuando las condiciones de esfericidad no han podido ser asumidas. ● Los cambios acontecidos en el global de la muestra en el mes 12 respecto al inicio del estudio (mes 0) los hemos analizado mediante la prueba T de Student para muestras relacionadas. ● Para valorar si había diferencias en la evolución entre el mes 12 respecto al mes 0 en diferentes grupos de pacientes ( hombre/mujer; diabetes / no diabetes; e inflamación (PCR mayor o menor de 15 mg/L) realizamos un ANOVA univariante sobre las diferencias de medias con esos factores entre sujetos y las mismas covariables (edad, I.Charlson, tiempo en HD). 11.4.- Curvas ROC Se realizaron curvas ROC con los parámetros semanales de sobrehidratación (AWOH mín; AvROH min y TAFO min) para estimar su capacidad predictiva en discriminar el evento compuesto. Adicionalmente, el punto de corte óptimo del Resultados 86 1.4.3.- Medidas basales de bioimpedancia. Diferencias por terciles de edad Hemos agrupado a la población en terciles de edad (Tabla 24), los cuales no muestran diferencias significativas en relación al sexo (² exp=1.216, 2 g.l, p=0.544), y hemos observado que en los parámetros de sobrehidratación (AvROH; AWOH; TAFO) no han habido diferencias en los tres grupos así como tampoco en el ITG. Sin embargo sí hemos observado un descenso significativo en el ITM, ACT, AEC, AIC y ángulo de fase en los terciles segundo y tercero, así como incremento en los cocientes AEC/AIC y AEC/ACT, congruentes con los cambios fisiológicos inherentes al envejecimiento. Tabla 24. Composición corporal basal. Diferencias por terciles de edad. 1er. Tercil 2º Tercil 3er. Tercil N=169 ≤ 65 años 66 - 76 años ≥ 77 años P AWOH 1.4 ± 1.1 1.17 ± 1.2 0.98 ± 1.3 0.19 AvROH 8.28 ± 6.4 7.03 ± 7.3 7 ± 8 0.55 TAFO 0.26 ± 1.1 0.21 ± 1.1 0.22 ± 0.1 0.97 ITM (Kg/m²) 11.2 ± 2.9 10.5 ± 2.2 9.6 ± 2.01 0.004 ITG (Kg/m²) 17.3 ± 7.2 16.3 ± 4.7 16.8 ± 5.7 0.93 ACT (L) 32.8 ± 6.8 30.6 ± 5.4 27.8 ± 5.4 0.000 AEC (L) 16.2 ± 3.2 15.4 ± 2.7 14.3 ± 2.8 0.004 AIC (L) 16.5 ± 3.9 15.2 ± 2.9 13.5 ± 2.8 0.000 AEC /AIC 1 ± 0.13 1.01 ± 0.1 1.08 ± 0.09 0.000 AEC/ACT 0.50 ± 0.03 0.50 ± 0.02 0.51 ± 0.02 0.001 AF 50° 4.68 ± 1.01 4.27 ± 0.7 3.67 ± 0.66 0.000 Mediante el test ANOVA de un factor y el análisis de Turkey post hoc los terciles que han mostrado diferencias significativas han sido: ITM ( 1º y 3º; p=0.002); AEC (1º y 3º, p= 0.002); AEC/ACT (1º y 3ª, p=0.001); ACT (1º y 3ª, p=0.000; 2º y 3ª, p=0.043); AIC (1º y 3º, p=0.000; 2º y 3º, p=0.017); AEC/AIC (1º y 3º, p=0.000; 2º y 3º, p=0.007); AF 50 (1º y 2º, p=0.025;1º y 3º, p=0.000; 2º y 3º, p=0.001) Resultados 87 1.4.4.- Medidas basales de bioimpedancia. Diferencias por terciles de IMC Al aumentar el IMC se han incrementado en la misma dirección el ITG y la masa grasa relativa; sin embargo la masa magra no ha variado , y la masa magra relativa ha disminuido. Tampoco el AIC ni el ángulo de fase han aumentado de forma significativa en los progresivos terciles de IMC. Hemos analizado también los niveles de creatinina plasmática en los diferentes terciles y hemos objetivado que éstos son más bajos conforme más alto es el tercil (1er tercil Cr p 7.4 ± 1.7 mg/dl; 2º tercil 7.3 ± 1.8 mg/dl; tercer tercil 7.1 ± 1.6 mg/dl), si bien las diferencias no han sido significativas (Tabla 25). Es decir, que a mayor índice corporal menor masa muscular, lo que está en consonancia con la presencia de obesidad sarcopénica. Tabla 25. Composición corporal basal. Diferencias por terciles de IMC. 1er tercil 2º tercil 3er tercil N= 169 IMC ≤ 25.7 IMC 25.8 - 29.5 IMC > 29.5 P AWOH (L) 1.49 ± 1.3 1.28 ± 1.07 0.78 ± 1.2 0.006 AvROH (L) 9.7 ± 7.9 8.25 ± 5.4 4.3 ± 6.9 0.000 TAFO (L) 0.62 ± 1.27 0.33 ± 0.99 -0.28 ± 1.11 0.000 OH POST (L) -0.9± 1.4 -1.7 ± 1.02 -1.98 ± 1.12 0.000 ACT (L) 28.5 ± 5.3 30.4 ± 6.1 32.7 ± 6.7 0.001 AEC (L) 14.1 ± 2.6 15.4 ± 2.7 16.7 ± 3.1 0.000 AIC (L) 14.4 ± 2.9 15.1 ± 3.6 15.9 ± 3.7 0.059 AEC/AIC 0.99 ± 0.1 1.04 ± 0.11 1.06 ± 0.1 0.004 AEC/ACT 0.49 ± 0.03 0.50 ± 0.02 0.51 ± 0.02 0.002 MTM (Kg) 28.1 ± 7.3 27.6 ± 8.8 26.8 ± 8.8 0.696 MTM relat (%) 46.2 ± 11 38 ± 9.2 31 ± 8.5 0.000 ITM (kg/m²) 10.5 ± 2.4 10.3 ± 2.4 10.6 ± 2.7 0.787 Grasa relat (%) 37.1 ± 8.2 43.5 ± 6.8 49.2 ± 6.5 0.000 ITG (kg/m²) 11.6 ± 3 16.1 ± 2.6 23 ± 5 0.000 AF 50 (º) 4.13 ± 1.05 4.12 ± 0.8 4.4 ± 0.8 0.175 Mediante el test ANOVA de un factor y el análisis de Turkey post hoc, los terciles que han mostrado diferencias significativas han sido: AWOH (1º y 3º, p=0.005); AvROH (1º y 3ª; p=0.000; 2ª y 3ª, p=0.010); TAFO (1º y 3º, p= 0.000; 2º y 3º, p=0.017); OH post (1º y 3º, p=0.000; 2º y 3º, p=0.000); ACT (1º y 3º, p= 0.001); AEC (1º y 2º, p=0.048; 1º y 3º, p=0.000; 2º y 3º, p=0.046); AEC/AIC (1º y2º, p=0.035; 1º y 3º, p=0.005); AEC/ACT (1º y 2º, p=0.047; 1º y 3º, p=0.002); MTM relat% (1º y 2º, p=0.000; 1º y 3º, p=0.000; 2º y 3º, p=0.001); Grasa relat% (1º y 2º, p=0.000; 1º y 3º, p=0.000; 2º y 3º, p=0.000); ITG (prueba de Kruskal-Wallis), p=0.000. Resultados 88 En la siguiente figura (Figura 26) se representa la disminución de sobrehidratación al aumentar el IMC, éstos cambios han sido significativos en el tercer tercil (IMC > 29.5) respecto a los dos primeros terciles de IMC (Anova de una vía p = 0.000). Figura 26. Sobrehidratación relativa (AvROH) por terciles de IMC. 2.- VALORACIÓN DEL ESTADO NUTRICIONAL 2.1.- Prevalencia de malnutrición según criterios ISRNM El análisis de la prevalencia de DPE según en la población se ha realizado en el momento de inicio del estudio y al final del mismo. Sólo 13 pacientes (9.3%) en el momento basal y 5 pacientes ( 4.3%) en el momento de fin del estudio tuvieron diagnóstico de DPE según la definición de la ISRNM, al cumplir al menos 1 criterio en 3 de las cuatro categorías propuestas (criterios bioquímicos, masa corporal, masa muscular, ingesta dietética). A diferencia de Terciles IMC 29,51+25,71 - 29,50<= 25,70 AvROH_0 30 20 10 0 -10 -20 Resultados 89 la valoración realizada en el momento basal, en esta segunda valoración no disponíamos de prealbúmina ni de medida del AMB, no obstante nos planteamos realizarla para confirmar la baja prevalencia que se dio en el momento basal (Tabla 26). Tabla 26. Prevalencia de DPE según criterios ISRNM en el momento basal y final. Basal (n = 140) Final (n= 117) P 1.- Criterios bioquímicos ● Albúmina (< 3.8 g/dl) 14 (10%) 12 (10%) 1 ● Prealbúmina (< 30 mg/dl) 76 (54%) ● Colesterol (< 100 mg/dl) 4 (2.9%) 6 (5.2%) 0.25 2.- Masa corporal ● IMC < 23 23 (16.4%) 18 (15.5%) 0.35 ● Pérdida peso ≥ 5% en 3M o ≥10% en 6M 2 (1.4%) 3 (2.6%) 0.50 ● Grasa corporal < 10% 0 (0%) 0 (0%) 1 3.- Masa muscular ● Pérdida masa muscular ≥5% en 3M o ≥10% en 6M 50 (36%) 29 (25%) 0.35 ● AMB: reducción ≥10% en relación al P50 poblac. 16 (11.5%) 4.- Ingesta proteica. ● nPCR < 0.8 g/Kg/día 3 (2.1%) 20 (17%) 0.00 Prevalencia DPE 13 ( 9.2%) 5 (4.3%) 0.11 Datos expresados en valor absoluto y porcentaje. La comparación entre el momento basal y final se ha realizado con el test de McNemar. Entre los criterios bioquímicos es de destacar que en el momento basal el 54.3 % de la población presentaba un valor de prealbúmina < 30 mg/dl, mientras que sólo el 10% presentó una albúmina menor de 3.8 g/dl. Debido a la notable diferencia entre el porcentaje de pacientes con albúmina baja respecto al que presentaban baja la prealbúmina, hemos calculado el coeficiente de correlación de Pearson entre ambas variables, el cuál ha sido de 0.560 (p=0.000), lo que supone un grado de asociación moderado. Entre el inicio y el final del estudio no hay cambios significativos en el porcentaje de pacientes con albúmina < 3.8 g/dl, ni en el de porcentaje de pacientes con colesterol < 100 mg/dl (Tabla 26). Resultados 90 En cuanto a los parámetros de masa corporal, es de destacar que la mediana del IMC de la muestra fue de 27 (RI, 24 - 30) lo que indica que estamos en una población con sobrepeso, como se refleja por el bajo porcentaje de pacientes con IMC<23 kg/m² que tenemos tanto al inicio como al final del estudio. Dos pacientes (1.4%) habían presentado una pérdida de peso > al 5% en 3 meses o >10% en 6 meses al inicio del estudio, y 3 pacientes en el momento de la segunda valoración (2.6%). Ningún paciente tenía un porcentaje de grasa corporal menor al 10% siendo la media del porcentaje de grasa corporal respecto al peso de 43.5 ± 8% en el total de la muestra y 36 ± 9 en los pacientes con IMC< 23. Entre los parámetros indicativos de masa muscular, en el momento basal un 36% de los pacientes habían presentado un descenso ≥ 10 % de LTM (MTM) medida por bioimpedancia respecto a los 6 meses previos; mientras que en la segunda valoración este porcentaje bajó al 25%, no siendo significativa la diferencia. El 11.5% tenían una reducción del AMB (medida en el momento basal) mayor del 10% respecto al P50 de la población de referencia. Únicamente en la ingesta proteica (nPCR) se observaron cambios significativos entre el momento inicial (2.1% de los pacientes con nPCR < 0.8 g/Kg/día) y el final del estudio (17%). En la Tabla 27 se desglosan las diferentes categorías; como se ve sólo 13 pacientes en el momento basal, y 5 pacientes al final del estudio, cumplían al menos un criterio en 3 o 4 categorías entrando así en el diagnóstico de DPE según el ISRNM. Resultados 91 Tabla 27. Categorías DPE. Basal Fin del estudio CATEGORÍAS n % n % NO DPE 0 19 13.6 59 50.4 1 60 42.8 40 34.2 2 48 34.3 13 11.1 SI DPE 3 12 8.6 4 3.4 4 1 0.7 1 0.9 140 100 117 100 Los datos están expresados como frecuencia y porcentaje. Las categorías propuestas por el ISRNM son 4 (criterios bioquímicos, masa corporal, masa muscular, e ingesta dietética). Hemos añadido una 5ª categoría que serían los pacientes que no cumplen ningún criterio en ninguna categoría ( pacientes en categoría 0). No hemos encontrado diferencias significativas entre los parámetros demográficos (edad, sexo, tiempo en HD y diabetes) según la presencia o no de DPE, así como tampoco en la dosis de diálisis . Los pacientes que presentaron DPE tuvieron un score MIS significativamente más alto (Tabla 28). Tabla 28. Datos clínicos según presencia de DPE en el momento basal. DPE SI (n 13) DPE NO (n 127) P Edad (años) 75 (59-80) 71 (63-79) 0.87 Tiempo en HD (meses) 71 (43-129) 49 (26-84) 0.21 Diabetes (%) 3 (23%) 46 (36%) 0.34 Sexo mujer (%) 7 (54%) 52 (41%) 0.37 MIS 11 (8-14) 7 (5-9) 0.001 eKt/v 1.6 ± 0.2 1.6 ± 0.3 0.48 Datos expresados como media ± desv.típica si la variable es normal. En variables de distribución no normal: mediana y rango intercuartílico. Las variables categóricas se han expresado como frecuencia y porcentaje. Los pacientes con DPE en el momento basal presentaron significativamente niveles más bajos de albúmina, prealbúmina, transferrina y triglicéridos; también niveles de colesterol más bajos, aunque no llegaron a ser significativos. No hubo diferencias significativas en los parámetros inflamatorios ni en la ingesta proteica entre los pacientes con o sin DPE según los criterios del ISRNM (Tabla 29). Resultados 92 Tabla 29. Datos analíticos según presencia de DPE en el momento basal. DPE SI (n 13) DPE NO (n 127) P PCR ( mg/L) 7.8 (4-34) 6.9 (3-15) 0.28 IL-6 (pg/ml) 6.8 (3-17) 5 (2.7-9) 0.19 Albúmina (g/dl) 3.9 ± 0.3 4.1 ± 0.2 0.007 Prealbúmina (mg/dl) 21.3 ± 6 30 ± 7 0.00 Creatinina 7.4 ± 2 7.4 ± 1.7 0.65 nPCR 1 ± 0.2 1.05 ± 0.14 0.86 Transferrina (mg/dl) 137 ± 32 162 ± 33 0.004 Colesterol total (mg/dl) 148 ± 59 156 ± 31 0.062 Triglicéridos (mg/dl) 117 ± 60 173 ± 102 0.017 Hemoglobina (g/dl) 11.8 ± 0.9 11.5 ± 1 0.26 Calcio (mg/dl) 9.2 ± 0.6 9.2 ± 0.5 0.79 Fósforo (mg/dl) 3.9 ± 0.9 4.3 ± 1.3 0.43 PTHi (pg/ml) 294 (146-387) 336 (207-462) 0.17 Bicarbonato (mEq/L) 26 ± 1.5 25.4 ± 2.3 0.21 Datos expresados como media ± desv.típica si la variable es normal. En variables de distribución no normal: mediana y rango intercuartílico. Las variables categóricas se han expresado como frecuencia y porcentaje. No hemos encontrado diferencias significativas entre pacientes con y sin DPE, en el momento basal, en el índice de tejido magro, ni en los cocientes AEC/AIC y AEC/ACT; así como tampoco en la sobrehidratación absoluta (AWOH). Sin embargo, tanto la sobrehidratación relativa (AvROH) como el TAFO y la sobrehidratación postdiálisis (OH post) han sido mayores en los pacientes con DPE. Los volúmenes de ACT, AIC y AEC , al igual que el ITG han sido mayores en los pacientes sin DPE, en relación con un mayor peso e IMC. Finalmente, el AF 50 ha presentado diferencias significativas entre ambos grupos, siendo menor en los pacientes con DPE (Tabla 30). Resultados 93 Tabla 30. Datos antropométricos y de bioimpedancia según presencia de DPE en el momento basal. DPE SI (n 13) DPE NO (n 127) P Peso (kg) 55 ± 9 72 ± 15 0.000 IMC (Kg/m²) 21 (20-23) 27 (25-31) 0.000 CMB (cm) 22 ± 3 24 ± 7 0.002 PT (mm) 10.5 ± 4 18 ± 8 0.001 AWOH (L) 1.5 ± 1 1.01 ± 1.2 0.13 AvROH (%) 11.8 ± 6 6 ± 7.7 0.009 TAFO (L) 0.6 ± 0.7 0.03 ± 1.2 0.029 OH post -0.9 ± 0.9 -1.5 ± 1.26 0.044 ACT (L) 26 ± 4 31 ± 6.5 0.007 AEC (L) 12.8 ± 2 15.4 ± 3 0.004 AIC (L) 12.9 ± 1.7 15 ± 4 0.023 AEC/AIC 1.03 ± 0.1 1.02 ± 0.1 0.650 AEC/ACT 0.5 ± 0.03 0.5 ± 0.02 0.624 ITM (kg/m²) 9.5 ± 2 10.6 ± 3 0.21 ITG (kg/m²) 12.1 ± 5 17.5 ± 6 0.001 AF 50 (º) 3.8 ± 1.1 4.3 ±0.9 0.036 Los datos están expresados como media ± desviación típica si la variable es normal, o mediana y rango intercuartílico si no lo es. 2.2.- Valoración del estado nutricional según el Score MIS El Score MIS se ha realizado en 136 pacientes en el momento del inicio del estudio. La mediana del score fue de 7 (RI; 5-9), observándose en las mujeres una mayor puntuación respecto a los hombres; lo que indica un mayor riesgo nutricional [ puntuación MIS mujeres 7 (RI; 6-9); puntuación MIS hombres 6 (RI; 4-9); p= 0.036; Z -201]. En la Figura 27 se muestra la distribución de frecuencias del score en la población de estudio. Resultados 94 Figura 27. Distribución del score MIS. Según este score, el porcentaje de pacientes con un grado de desnutrición moderada o severa, alcanzaría al 67% de la población (Tabla 31), dato muy discordante con el hallado según la valoración por los criterios del ISRNM. Tabla 31. Estado de nutrición según score MIS. n % Normal (0,1,2) 7 5 Desnutrición leve (3,4,5) 38 28 Desnutrición moderada (6,7,8) 46 34 Desnutrición severa (>8) 45 33 Total 136 100 Los datos están expresados como valor absoluto y porcentaje. 131 pacientes tenían valoración simultánea de MIS y DPE según criterios del ISRNM en el momento basal. Hemos comparado en estos pacientes la puntuación del Score MIS según el número de categorías de DPE que cumplían (Tabla 32). Los 18 pacientes que no tenían DPE por no cumplir ningún criterio en ninguna de las cuatro categorías presentaban una mediana de MIS de 5 (desnutrición leve); los 53 pacientes que cumplían algún criterio en Score malnutrición-inflamación 20191817161514131211109876543210 Nº de pacientes 20 18 16 14 12 10 8 6 4 2 0 Resultados 95 sólo 1 categoría y que, por tanto, tampoco presentaban DPE, tenían un MIS de 7 (desnutrición moderada); y los 48 pacientes que cumplían algún criterio en 2 categorías tenían una mediana de MIS de 8 (también desnutrición moderada). Según los criterios del ISRNM estos pacientes no tenían DPE. Respecto a los pacientes que cumplían criterios es 3 o 4 categorías, y que por tanto entraban en el diagnóstico de DPE (12 pacientes); presentaban un MIS de 11 (11 pacientes) y 13 (1 paciente), y entraban dentro del rango de desnutrición severa. Tabla 32. Relación DPE según ISRNM y Score MIS . N=131 Categorías DPE n Mediana MIS No DPE 0 18 5 Desnutr. Leve 1 53 7 Desnutrición moderada 2 48 8 Si DPE 3 11 11 Desnutrición severa 4 1 13 Pacientes en los que se ha valorado simultáneamente el grado de malnutrición, en el momento basal según criterios DPE y score MIS. 2.3.- Valoración del estado nutricional según los parámetros de bioimpedancia Encontramos que la mayor parte de la población estudiada (74.6%) tiene un ITM menor al percentil 10 de la población de referencia de igual edad y sexo, un 25.4% igual, y ningún paciente con LTI mayor al percentil 90 de la población de referencia. Respecto al ITG ocurre al contrario, sólo un 1.2% es menor al percentil 10 de la población de referencia, un 58.6% es igual, y un 40.2% es mayor al percentil 90 (Tabla 33). Tabla 33. Valoración nutricional según bioimpedancia. Población referencia N (n 169) % ITM menor 126 74.6 igual 43 25.4 ITG menor 2 1.2 igual 99 58.6 mayor 68 40.2 Los datos están expresados como valor absoluto y porcentaje. Resultados 102 Tabla 39. Correlaciones bivariadas entre bioimpedancia y parámetros bioquímicos nutricionales. Albúmina Prealbúmina Creatinina Colesterol Transferrina nPCR ITM 0.307** 0.213* 0.281** -0.191* 0.378** -0.001 ITG 0.012 -0.059 -0.137 0.066 0.136 -0.148 AF 50 0.497** 0.372** 0.495** -0.16* 0.379** 0.174* AvROH -0.19* -0.199* -0.067 -0.102 -0.107 -0.194* AIC 0.308** 0.206* 0.306** -0.257** 0.476** -0.150 AEC 0.152 0.063 0.137 -0.233** 0.432** -0.317** ACT 0.244** 0.144 0.235** -0.255** 0.473** -0.235** MCC 0.305** 0.230** 0.303** -0.255** 0.394** -0.055 Coeficiente de correlación de Pearson. ** Significativo <0.01. * Significativo < 0.05. N=169. 4.4.- Correlación bioimpedancia-parámetros inflamatorios La asociación entre los parámetros de bioimpedancia y los parámetros inflamatorios son más débiles, encontrándose correlación significativa e inversa solamente entre el LTI y la PCR; y entre el AF 50 y la PCR e interleukina-6. Sin embargo se observa una fuerte correlación negativa entre los parámetros de bioimpedancia y el MIS, salvo en lo relativo a la sobrehidratación, donde no hay asociación (Tabla 40). Tabla 40. Correlación bioimpedancia, parámetros inflamatorios y score MIS. PCR Il-6 Fibrinógeno MIS ITM -0.160* -0.144 -0.039 -0.440** ITG 0.051 0.062 0.069 -0.175* AF 50 -0.170* -0.181* -0.055 -0.581** AvROH 0.058 0.055 0.014 0.150 AIC -0.079 -0.080 0.007 -0.501** AEC 0.001 -0.008 0.076 -0.412** ACT -0.044 -0.048 0.041 -0.478** MCC -0.135 -0.133 -0.042 -0.437** Coeficiente de correlación de Pearson. * Significativo <0.05. ** Significativo < 0.01. N= 169. Resultados 103 5.- EVOLUCIÓN EN EL TIEMPO 5.1.- Cambios en la composición corporal y en los datos analíticos entre el inicio y el final del periodo . Global de la muestra A nivel de composición corporal sólo hay diferencias significativas en el ángulo de fase, dónde se ha producido un descenso; y en la sobrehidratación, que ha aumentado; no se han observado cambios significativos en el peso corporal, ni en los índices de tejido magro y graso (Tabla 41). Tabla 41. Diferencia de medias en los parámetros de bioimpedancia M0-M12. N= 110 Difer. Medias IC 95% t P Inferior Superior ITM (kg/m²) -0.02 ± 1.5 -0.306 0.272 -0.118 0.906 ITG (kg/m²) 0.21 ± 1.8 -0.135 0.566 1.218 0.226 AF 50 (º) 0.11 ± 0.4 0.029 0.195 2.697 0.008 AvROH (%) -1.66 ± 6.1 -2.822 -0.507 -2.851 0.005 TAFO (L) -0.31 ± 1.02 -0.508 -0.117 -3.172 0.002 Datos expresados como media ± desv. standard. La comparación entre el momento basal y el mes 12 se ha realizado mediante la prueba T para muestras relacionadas. La prueba se interpreta como Antes – Después (si el signo de la diferencia de medias es negativo, se ha producido un aumento del parámetro; si el signo es +, se ha producido un descenso) A nivel analítico sólo hay cambios significativos a nivel de albúmina y de transferrina, ambos en un sentido ascendente (Tabla 42). Tabla 42. Diferencia de medias en los parámetros bioquímicos M0-M12. N= 110 Difer. Medias IC 95% t P Inferior Superior Albúmina -0.06 ± 0.2 -0.102 -0.025 -3.271 0.001 Transferrina -10.3 ± 19.3 -14.040 -6.662 -5.563 0.000 Creatinina 0.008 ± 0.6 -0.192 0.209 0.083 0.934 Hemoglobina 0.10 ± 1.2 -0.123 0.334 0.914 0.363 PCR 0.91 ± 19.2 -2.755 4.586 0.494 0.622 Datos expresados como media ± desv. standard. La comparación entre el momento basal y el mes 12 se ha realizado mediante la prueba T para muestras relacionadas. La prueba se interpreta como Antes – Después (si el signo de la diferencia de medias es negativo, se ha producido un aumento del parámetro; si el signo es +, se ha producido un descenso) Resultados 104 5.2.- Cambios en la composición corporal y en los datos analíticos durante el seguimiento en el global de la muestra A lo largo de los 12 meses de seguimiento hemos observado que el comportamiento de estos parámetros, en general, no siguen un modelo lineal, habiendo encontrado en algunos de ellos un comportamiento estacional, que habría que comprobar con un estudio más prolongado, que incluyera varios años. En la Tabla 43 se reflejan los meses correspondientes a cada valoración de los diferentes parámetros: Tabla 43. Medidas de los parámetros según la procedencia de los pacientes. MES 0 MES 2 MES 4 MES 6 MES 8 MES 10 MES 12 CÓNSUL oct-13 dic-13 feb-14 abr-14 jun-14 ago-14 oct-14 S.ANTONIO nov-13 ene-14 mar-14 may-14 jul-14 sep-14 nov-14 C.JARDÍN dic-13 feb-14 abr-14 jun-14 ago-14 oct-14 dic-14 En los parámetros de bioimpedancia; el análisis MANOVA (Tabla 44) mostró cambios significativos fundamentalmente en el ITG y también en el ITM, aunque en menor grado; no siendo significativos los cambios producidos en el ángulo de fase. Es en los parámetros de hidratación (AvROH y TAFO) donde se han producido los cambios más marcados a lo largo del año, y es donde se observa mejor el componente estacional. Tabla 44. Evolución de los parámetros de BIS a lo largo de 12 meses . MES 0 MES 2 MES 4 MES 6 MES 8 MES 10 MES 12 P ITM 10.4 ± 2.4 10.3 ± 2.3 10.4 ± 2.4 10.45 ± 2.3 10.8 ± 2.5 10.6 ± 2.45 10.5 ± 2.35 0.05 ITG 16.8 ± 5.8 17 ± 5.7 16.8 ± 5.6 16.6 ± 5.5 16.1 ± 5.6 16.3 ± 5.7 16.6 ± 5.7 0.00 AF 50 4.27 ± 0.92 4.23 ± 0.87 4.16 ± 0.94 4.2 ± 0.89 4.14 ± 0.94 4.17 ± 0.96 4.17 ± 0.94 0.07 AvROH 6.9 ± 6.9 8.1 ± 6.6 8.6 ± 6.8 9.6 ± 6.4 10.4 ± 8.1 10.3 ± 7.1 8.7 ± 7 0.00 TAFO 0.13 ± 1.1 0.3 ±1.1 0.4 ± 1.2 0.66 ± 1.1 0.8 ± 1.4 0.7 ± 1.2 0.4 ± 1.1 0.00 P. SECO 69.7 ± 14 69.9 ± 13.9 69.9 ± 13.8 69.7 ± 13.9 69.5 ± 14 69.3 ± 13.9 69.6 ± 14 0.05 Δ PESO 1.9 ± 0.7 1.8 ± 0.6 1.9 ± 0.6 1.75 ± 0.7 1.77 ± 0.7 1.8 ± 0.8 1.9 ± 0.6 0.14 Los datos están expresados como media ± desviación standard. El análisis MANOVA se realizó con los pacientes que tuvieron todas las medidas de bioimpedancia durante 1 año (n 85). Resultados 105 En la Figura 30 se muestran los cambios más significativos de manera gráfica: Figura 30. Evolución de los índices de tejido magro (ITM), graso (ITG) y sobrehidratación (AvROH) durante 1 año. Los cambios en el peso seco coinciden fundamentalmente con un descenso en la masa grasa (ITG) mientras que la masa magra, permanece inalterada, e incluso presenta un leve ascenso (Figura 31): Figura 31. Evolución del ITM,ITG y peso seco durante 1 año. 0 2 4 6 8 10 12 0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 M 0 M 2 M 4 M 6 M 8 M 10 M 12 AvROH (%) ITM (Kg/m²); ITG (Kg/m²) Evolución ITM,ITG y AvROH ITG ITM AvROH 67 67,5 68 68,5 69 69,5 70 70,5 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 M 0 M 2 M 4 M 6 M 8 M 10 M 12 P. seco (Kg) ITM e ITG (Kg/m²) ITM ITG P. Seco Resultados 106 De igual modo un descenso del peso seco y del peso normohidratado coincide con la época de mayor sobrehidratación (Figura 32): Figura 32. Evolución del peso seco, peso normohidratado (PNH) y sobrehidratación (AvROH). También en los parámetros bioquímicos se producen cambios en el global de la muestra durante el seguimiento, observándose los niveles más bajos en la Hb, albúmina y transferrina en el mes 8, que corresponde con el periodo estival (Tabla 45) Tabla 45. Evolución de los parámetros bioquímicos a lo largo de 12 meses . M 0 M 2 M 4 M 6 M 8 M 10 M 12 P Albúm. 4.09 ± 0.2 4.08 ± 0.3 4.09 ± 0.3 4.09 ± 0.3 4.07 ± 0.2 4.1 ± 0.3 4.1 ± 0.2 0.04 Transfer. 156 ± 27 159 ± 29 154 ± 30 152 ± 28 147 ± 27 152 ± 30 167 ± 30 0.00 Cr 7.58 ± 1.6 7.75 ± 1.6 7.58 ± 1.7 7.69 ± 1.6 7.64 ± 1.6 8.09 ± 1.8 7.76 ± 1.5 0.03 Hb 11.6 ± 0.9 11.6 ± 1.1 11.7 ± 1.3 11.5 ± 1.2 11.3 ± 1.3 11.8 ± 1.2 11.4 ± 1.1 0.03 PCR 13.8 ± 20 13.4 ± 18 13.5 ± 23 13.3 ± 18 13.8 ± 17 11.3 ± 16 11.3 ± 11 0.77 N = 85.Los datos se expresan como media ± desviación típica. El análisis MANOVA se realizó en los pacientes que tuvieron todas las medidas de parámetros analíticos durante 1 año (n 85) 0 2 4 6 8 10 12 67 68 69 70 71 72 M 0 M 2 M 4 M 6 M 8 M 10 M 12 AvROH (%) P. Seco y PNH (Kg) P.Seco PNH AvROH Resultados 107 Estos cambios parecen relacionarse con la sobrehidratación, de tal forma que existe una correlación negativa entre ésta y los diferentes parámetros bioquímicos, sobre todo la albúmina y la hemoglobina; y de forma menos marcada con la transferrina (Tabla 46). Tabla 46. Correlaciones bivariadas entre sobrehidratación y parámetros bioquímicos. Alb P Hb P Transferrina P AvROH 0 -0.19 0.014 -0.012 0.878 -0.107 0.166 Av ROH 2 -0.258 0.001 -0.159 0.048 -0.165 0.041 Av ROH 4 -0.18 0.027 -0.315 0.000 -0.154 0.058 Av ROH 6 -0.276 0.001 -0.147 0.078 -0.169 0.043 Av ROH 8 -0.348 0.000 -0.264 0.002 -0.182 0.036 Av ROH 10 -0.279 0.002 -0.29 0.001 -0.106 0.246 Av ROH 12 -0.16 0.099 -0.217 0.024 -0.161 0.096 Correlaciones de Pearson. Sin embargo, en nuestro estudio, los cambios en la albúmina no están en relación con los cambios en la PCR (coeficientes de correlación de Pearson no significativos en cada medida). 5.3.- Evolución en el tiempo por grupos Entre los factores que pueden producir interacción significativa en la evolución de la composición corporal hemos analizado el sexo, la diabetes y la inflamación; así como distintas covariables con marcado significado pronóstico: la edad, el índice de Charlson y el tiempo en diálisis. El parámetro de inflamación utilizado fue la PCR. Para establecer el punto de corte de esta variable se realizaron curvas ROC con la medida basal, media, mediana, máxima y mínima eligiendo la que tuvo mayor AUC para el evento más grave, el éxitus. La mayor área bajo la curva la dio la PCR mediana, por lo que creamos una variable con dos categorías definidas por el punto de corte dado por el índice de Youden: PCR mediana ≤ 15 mg/L y PCR mediana >15 mg/L.(Tabla 47.Figura 33) Resultados 108 Tabla 47.Curvas ROC para la PCR AUC I.C 95 % P I.Youden P. Corte S % E % PCR basal 0.671 0.569-0.773 0.011 0.41 4.7 100% 41% PCR media 0.735 0.616-0.854 0.000 0.4 34.8 43% 97% PCR mediana 0.743 0.627-0.859 0.000 0.4 15.5 52% 87% PCR máxima 0.701 0.578-0.824 0.003 0.35 24.34 67% 68% PCR mínima 0.710 0.600-0.821 0.002 0.35 1.8 95% 40% Figura 33. Curvas ROC de las distintas medidas de PCR para el éxitus. En los parámetros de bioimpedancia no se observaron diferencias significativas entre el Mes 12 y el mes 0 entre hombres y mujeres ni entre diabéticos y no diabéticos (Tabla 48). Tabla 48. Cambios en parámetros de bioimpedancia M12-M0. Diabetes y Sexo. Sexo Diabetes Hombre Mujer P Si No P ITM (kg/m²) -0.03± 0.4 -0.4 ± 0.4 0.42 -0.2 ± 0.4 -0.25 ± 0.3 0.93 ITG (kg/m²) -0.16 ± 0.4 0.06 ± 0.5 0.74 -0.3 ± 0.5 0.2 ± 0.3 0.30 AF 50 (º) -0.03 ± 1 -0.26 ± 0.1 0.10 -0.2 ± 0.1 -0.09 ± 0.8 0.34 AvROH (%) 0.005 ± 1.4 3.3 ± 1.5 0.11 2.2 ± 1.5 1.05 ± 1.1 0.49 TAFO (L) -0.001 ± 0.2 0.6 ± 0.2 0.08 0.5 ± 0.2 0.12 ± 0.2 0.21 P.seco -1.3 ± 0.7 0.2 ± 0.8 0.26 -1.14 ± 0.8 -0.38 ± 0.6 0.40 Datos expresados como media ± desviación standard. La comparación entre diferencias de medias (M12-M0) entre los distintos grupos se ha realizado mediante el test Anova univariante. Aquí la diferencia de medias es después (M12) menos antes (M0); si el signo de la diferencia es negativo se interpreta como un descenso, si es positivo como una ganancia. Resultados 109 Tampoco hemos encontrado cambios significativos en los parámetros de bioimpedancia entre el inicio y el final del periodo atendiendo al grado de inflamación (Tabla 49). Tabla 49. Cambios en los parámetros de bioimpedancia M12-M0 según grado de inflamación. PCR ≤ 15 PCR > 15 P ITM (kg/m²) -0.004 ± 0.2 -0.47 ± 0.5 0.38 ITG (kg/m²) -0.31 ± 0.2 0.2 ± 0.6 0.43 AF 50 (º) -0.09 ± 0.05 -0.19 ± 0.1 0.47 AvROH (%) 1.9 ± 0.8 1.4 ± 1.9 0.78 TAFO (L) 0.36 ± 0.1 0.26 ± 0.3 0.78 P.seco -0.7 ± 0.4 -0.7 ± 0.9 0.99 Datos expresados como media ± desviación standard. La comparación entre diferencias de medias en los distintos grupos se ha realizado mediante el test Anova univariante. Aquí la diferencia de medias es después (M12) menos antes (M0); si el signo de la diferencia es negativo se interpreta como un descenso, si es positivo como una ganancia. Respecto a los parámetros analíticos , únicamente el comportamiento de la PCR ha sido distinto en el hombre respecto a la mujer, produciéndose un descenso en el hombre , mientras que en la mujer se produce un aumento de la PCR en el mes 12 respecto al mes 0 (Tabla 50), no observándose cambios significativos en el resto de parámetros. Tabla 50. Cambios en los parámetros bioquímicos M12-M0. Diabetes y Sexo. Sexo Diabetes Hombre Mujer P Si No P Albúmina 0.04 ± 0.05 0.046 ± 0.05 0.93 0.05 ± 0.05 0.03 ± 0.04 0.72 Transferrina 15 ± 4.7 2.5 ± 5.1 0.07 10.7 ± 6.8 6.8 ± 3.8 0.51 Creatinina -0.10 ± 0.2 -0.15 ± 0.2 0.86 -0.11 ± 0.2 -0.14 ± 0.2 0.93 Hemoglobina -0.005 ± 0.3 -0.31 ± 0.3 0.44 -0.35 ± 0.3 0.03 ± 0.2 0.27 PCR -8.3 ± 4.5 6.2 ± 4.8 0.03 1.75 ± 5 -3.9 ± 3.6 0.31 Datos expresados como media ± desviación standard.La comparación entre diferencias de medias en los distintos grupos se ha realizado mediante el test Anova univariante. Aquí la diferencia de medias es después (M12) menos antes (M0); si el signo de la diferencia es negativo se interpreta como un descenso, si es positivo como una ganancia. No observamos cambios en los parámetros analíticos entre el inicio y el final del periodo según su nivel de PCR mediana (Tabla 51). Resultados 110 Tabla 51. Cambios en los parámetros bioquímicos M12-M0 según grado de inflamación. PCR ≤ 15 PCR > 15 P Albúmina 0.04 ± 0.03 0.04 ± 0.06 0.98 Transferrina 9.8 ± 2.8 7.7 ± 6.3 0.75 Creatinina 0.08 ± 0.1 -0.34 ± 0.2 0.14 Hemoglobina -0.25 ± 0.17 -0.06 ± 0.4 0.63 Datos expresados como media ± desviación standard. La comparación entre diferencias de medias entre los distintos grupos se ha realizado mediante el test Anova univariante. Si bien en los parámetros analíticos no hemos encontrado interacción en la evolución con las distintas covariables (edad, tiempo en hemodiálisis e índice de Charlson), no ocurrió lo mismo con los parámetros de bioimpedancia. Al analizar los parámetros de bioimpedancia durante todo el seguimiento (MANOVA) en los distintos grupos se han objetivado datos interesantes: Respecto al índice de tejido magro (ITM), tan solo hemos encontrado una interacción significativa con la edad (p= 0.004), de tal forma que éste índice disminuye de forma marcada al aumentar ésta; no apreciándose cambios significativos en la evolución de los distintos grupos (hombres / mujeres; diabéticos /no diabéticos; e inflamados / no inflamados). El índice de tejido graso (ITG) sin embargo sí muestra diferencias importantes en relación al sexo, la presencia de diabetes y la inflamación (Test de Greenhouse Geisser p= 0.045); de tal forma que las mujeres diabéticas tienen un ITG claramente más alto a lo largo de todo el seguimiento que las no diabéticas (Figura 34). Entre las mujeres diabéticas tienen el ITG mas alto las más inflamadas (PCR mediana >15 mg/l); mientras que entre las mujeres no diabéticas ocurre al revés, tienen el ITG mas alto las menos inflamadas (PCR < 15 mg/L) . En los varones sin embargo, no existe esa división tan clara entre diabéticos y no diabéticos respecto al ITG, presentando los ITG más altos los pacientes diabéticos con PCR < 15 mg/L y los no diabéticos con PCR > 15 Resultados 111 mg/L. Y al contrario de lo que ocurría en las mujeres, los hombres diabéticos e inflamados que presentan ITG más bajos que los diabéticos no inflamados. A) B) Figura 34. Evolución del índice de tejido graso. A) Mujeres. Las mujeres diabéticas, inflamadas (PCR>15) o no inflamadas (PCR<15) son las que tienen mayor ITG; a su vez, entre las mujeres diabéticas tienen mayor tejido graso las más inflamadas. En las mujeres no diabéticas ocurre a la inversa, son las menos inflamadas las que tienen mayor tejido graso. B) Varones. No se aprecia la división tan clara entre diabéticos-no diabéticos e inflamados-no inflamados. Los varones que tienen mayor ITG son los diabéticos no inflamados y los no diabéticos inflamados. En el ángulo de fase (AF 50) se produce interacción significativa en cuanto al sexo y la inflamación, teniendo los varones inflamados un menor ángulo de fase que los no inflamados ( Greenhouse-Geisser p= 0.007). Sin embargo; en las mujeres la diferencia no se aprecia claramente (Figura 35): Resultados 118 Tabla 57. Evolución de los parámetros de bioimpedancia en los pacientes ingresados. INGRESO NO INGRESO P TAFO Basal 0.33 ± 1.3 0.19 ± 1.1 0.607 Media 0.8 ± 1.2 0.4 ± 0.9 0.031 Mediana 0.7 (0.03-1.7) 0.3 (-0.3; 1.1) 0.053 Máxima 1.8 ± 1.4 1.3 ± 1 0.037 Mínima (-0.2) ± 1.2 (-0.5) ± 1.1 0.104 AEC/AIC Basal 1.05 ± 0.1 1.02 ± 0.1 0.114 Media 1.07 ± 0.09 1.02 ± 0.1 0.01 Mediana 1.05 (1-1.1) 1 (0.95-1.1) 0.102 Máxima 1.16 ± 0.18 1.08 ± 0.12 0.007 Mínima 0.99 ± 0.09 0.95 ± 0.1 0.053 AEC/ACT Basal 0.51 ± 0.02 0.50 ± 0.03 0.059 Media 0.51 ± 0.01 0.50 ± 0.02 0.04 Mediana 0.51 (0.50-0.53) 0.51 (0.49-0.52) 0.056 Máxima 0.53 ± 0.02 0.52 ± 0.02 0.007 Mínima 0.49 ± 0.02 0.48 ± 0.02 0.06 Phi 50; AF 50 Basal 3.9 ± 0.8 4.3 ± 0.9 0.007 Media 3.8 ± 0.8 4.3 ± 0.9 0.002 Mediana 3.6 (3.3-4.3) 4.3 (3.5-4.9) 0.004 Máxima 4.1 ± 0.9 4.6 ± 1 0.009 Mínima 3.4 ± 0.8 3.9 ± 0.9 0,000 Los datos se han expresado como media ± desviación típica si la variable es normal o como mediana y rango intercuartílico si no lo es 6.2.- Éxitus 6.2.1.- Supervivencia global Durante el periodo de seguimiento han fallecido 21 pacientes (12.4% de la población). A continuación se muestra el gráfico de supervivencia acumulada de Kaplan Meier, con sus intervalos de confianza al 95% (Figura 38): Resultados 119 Pacientes ● ● ● ● ● ● ● ● en riesgo.169 164 161 156 146 129 114 39 Figura 38. Curva de supervivencia de Kaplan Meier de la población de estudio. 6.2.2.- Causas de mortalidad La causa principal de fallecimiento ha sido la cardiovascular (57 % de los fallecimientos), seguida a continuación en igual porcentaje (10%) por la infecciosa y neoplásica; un 9% de los casos han sido de causa traumática (dos pacientes anticoaguladas han fallecido por TCE); 3 pacientes (14%) han fallecido por otras causas (1 paciente con demencia, abandonándose el tto sustitutivo; 1 paciente por obstrucción intestinal; y 1 paciente por causa desconocida) (Figura 39). Figura 39. Causas de éxitus. 57% 10% 10% 9% 14% CARDIOVASC INFECCIOSA TRAUMATICA NEOPLASIA OTRAS Resultados 120 Observamos que 2/3 de los pacientes fallecidos llevaban más de 36 meses en hemodiálisis, y que las causas infecciosas y neoplásicas se producen en los pacientes que llevan más tiempo en hemodiálisis, quizá reflejo de la inmunosupresión relacionada con un mayor tiempo de uremia. 6.2.3.- Características clínicas y demográficas de los pacientes fallecidos Los pacientes fallecidos tenían un mayor tiempo en hemodiálisis (mediana 77 meses) que los no fallecidos (44 meses); U de Mann-Whitney, Z= -2.572, p= 0.010. De igual modo, existía un peor estado nutricional, con una mayor prevalencia de DPE del 25% en los fallecidos , frente al 7.3 % en los no fallecidos ( ² exp = 5.296, 1 g.l, p = 0.021) y una puntuación más alta en el Score MIS con una mediana de 9 (4-14) en el grupo de éxitus, mientras que en el grupo de no éxitus fue de 7 (5-9); U de Mann-Whitney, Z = -2.037, p = 0.042 (Tabla 58). Tabla 58. Características clínicas basales de los éxitus. EXITUS (n 21) NO EXITUS (n 148) P Edad (años) 77 (65-79) 69 (60-78) 0.095 Tiempo en HD (meses) 77 (34-143) 44 (17-71) 0.010 Sexo varón (%) 13 (62%) 87 (59%) 0.785 Indice de Charlson 6 (5-7) 6 (5-7) 0.196 Enfermedad cardiov. (%) 15 (71%) 74 (50%) 0.065 Diabetes (%) 7 (33%) 51 (34%) 0.918 Tx previo (%) 4 (19%) 22 (15%) 0.619 Acceso vasc. Catéter (%) 6 (29%) 33 (22%) 0.72 Modalidad HD (%) 18 (86%) 99 (67%) 0.08 eKt/v 1.5 ± 0.3 1.6 ± 0.3 0.209 DPE (%) 4 (25%) 9 (7.3%) 0.021 MIS 9 (4-14) 7 (5-9) 0.042 Los datos se han expresado como media ± desviación típica si la variable es normal o como mediana y rango intercuartílico si no lo es. En caso de variables categóricas se han expresado como frecuencia y porcentaje Resultados 121 6.2.4.- Parámetros analíticos basales de los pacientes fallecidos Nos encontramos una menor tasa de catabolismo proteico en los pacientes fallecidos, en sintonía con la mayor prevalencia de DPE comentado en el apartado anterior (n PCR 0.95 ± 0.1 en los éxitus; 1.05 ± 0.2 en los no éxitus.; T Student, t= -2,463, 151 g.l, p = 0.015). De igual modo, los pacientes fallecidos estaban más inflamados que los no fallecidos [PCR 9.2 mg/L (5-29) en éxitus, frente a PCR 6.4 mg/L (3-15) en no éxitus; U de Mann Whitney, Z = -2,528, p = 0,011]; y tenían una PTH más baja [ 231 pg/L (141-347) en los fallecidos, frente a 326 (201-478) en los no fallecidos; U de Mann Whitney, Z = -2,202, p = 0.028 ]. Tabla 59. Parámetros analíticos basales de los éxitus. EXITUS (n 21) NO EXITUS (n 148) P Albúmina (g/dl) 4.1 (3.7-4.15) 4.1 (3.9-4.2) 0.055 Prealbúmina (mg/dl) 27.1 ± 11 29.2 ± 7 0.475 Creatinina (mg/dl) 6.92 (5.9-7.4) 7.22 (5.9-7.3) 0.145 nPCR (g/Kg/día) 0.95 ± 0.1 1.05 ± 0.2 0.015 PCR ( mg/L) 9.2 (5-29) 6.4 (3-15) 0.011 IL-6 (pg/ml) 6.8 (5.4-13) 4.7 (2.6-9) 0.067 Fibrinógeno (mg/dl) 490 ± 125 432 ± 106 0.056 Calcio (mg/dl) 9.1 ± 0.5 9.2 ± 0.5 0.579 Fósforo (mg/dl) 4.3 (3.1-5.1) 4.2 (3.5-5) 0.644 PTHi (pg/ml) 231 (141-347) 326 (201-478) 0.028 Bicarbonato (mEq/L) 26 ± 3 25 ± 2 0.17 Hemoglobina (g/dl) 11.7 ± 1 11.6 ± 1 0.677 Ferritina (µg/L) 617 (169-1085) 515 (231-806) 0.742 Transferrina (mg/dl) 144 (125-180) 158 (139-176) 0.223 Colesterol total (mg/dl) 165 ± 48 151 ± 31 0.32 LDL colesterol (mg/dl) 90 ± 30 72 ± 24 0.002 HDL colesterol (mg/dl) 42 ± 17 44 ± 14 0.278 Triglicéridos (mg/dl) 129 (90-182) 139 (108-202) 0.333 25-OH vit D (ng/ml) 19.6 (13-25) 24 (19-30) 0.038 Datos expresados como media ± desviación típica si la variable es normal o como mediana y rango intercuartílico si no lo es. Variables categóricas expresadas como frecuencia y porcentaje. Resultados 122 Es de interés resaltar que los pacientes fallecidos tenían cifras más altas de LDL-colesterol ( 90 ± 30 mg/dl) que los no fallecidos (72 ± 24 mg/dl); t Student , t = 3,129, 167 g.l, p = 0.002. Al igual que ocurrió con los ingresos, los pacientes fallecidos tenían cifras más bajas de 25-0H vit D [19.6 ng/ml (13-25) , frente a 24 ng/ml (19-30) en los no éxitus; U de Mann-Whitney, Z = -2,076, p = 0.038]. (Tabla 59). 6.2.5.- Tratamientos farmacológicos basales de los pacientes fallecidos A pesar de no haber diferencias en la Hemoglobina basal entre los pacientes fallecidos y no fallecidos, observamos que los pacientes fallecidos tienen un menor índice de resistencia a la eritropoyetina, y una menor dosis de EPO, aunque no llegan a alcanzar significación estadística. Respecto a las estatinas, no ocurre como en los ingresos, en los que habíamos encontrado diferencias significativas; en los éxitus no se presentan (Tabla 60). Tabla 60. Tratamientos farmacológicos basales de los éxitus. EXITUS (n21) NO EXITUS (n 148) P IRE 1.6 (1.3-5.3) 3.8 (2-6.6) 0.053 Dosis EPO (U/Kg/sem) 19.5 (14-55) 42.5 (22-73) 0.07 Antiagr/anticoag (%) 20 (95%) 134 (90%) 0.697 Estatinas (%) 11 (52%) 95 (64%) 0.294 IECAS-ARA II (%) 6 (29%) 42 (28%) 0.985 Cinacalcet (%) 3 (14%) 41 (28%) 0.19 Hidroferol (%) 2 (9%) 35 (24%) 0.143 Análogos vit D (%) 4 (19%) 46 (31%) 0.258 Los datos se han expresado como media ± desviación típica si la variable es normal o como mediana y rango intercuartílico si no lo es. En caso de variables categóricas se han expresado como frecuencia y porcentaje Resultados 123 6.2.6.- Valores basales de bioimpedancia en los éxitus Al igual que ocurría con los ingresos, también en los éxitus hay diferencias significativas en el AF 50, siendo menor en los pacientes fallecidos (t de Student, t = -2,631, 167 g.l, p = 0.009). (Tabla 61). Tabla 61. Medidas basales de bioimpedancia de los pacientes fallecidos. Éxitus (n21) No éxitus (n 148) P AWOH (L) 1.4 ± 1.5 1.2 ± 1.2 0.404 AvROH (%) 9.3 ± 8.5 7 ± 7.4 0.207 TAFO (L) 0.5 ± 1.4 0.15 ± 1.2 0.199 TBW; ACT (L) 30 ± 6.6 30.6 ± 6 0.711 ECW; AEC (L) 15.6 ± 3 15.3 ± 3 0.733 ICW; AIC (L) 14.4 ± 3 15.2 ± 3.5 0.341 ECW/ICW; AEC/AIC 1.09 ± 0.1 1.02 ± 0.1 0.005 ECW/TBW; AEC/ACT 0.52 ± 0.02 0.5 ± 0.03 0.013 LTI;ITM (kg/m²) 9.7 ± 2.5 10.6 ± 2.5 0.131 % LTM; % MM 35.6 ± 9.8 39.2 ± 11.5 0.17 FTI; ITG (kg/m²) 18 ± 7 17 ± 6 0.427 % Fat; Grasa relativa (%) 44.9 ± 8.5 42.8 ± 8.8 0.313 Phi 50; AF 50 (º) 3.7 ± 0.7 4.3 ± 0.9 0.009 IMC (Kg/m²) 26 (23-34) 27 (25-30.5) 0.799 Los datos se han expresado como media ± desviación típica si la variable es normal o como mediana y rango intercuartílico si no lo es. También los cocientes AEC/AIC (U de Mann Whitney, Z = -2,615, p = 0.009), y AEC/ACT (U de Mann Whitney, Z = -2,464, p = 0.014) son mayores en los pacientes fallecidos, reflejando una mayor expansión del volumen extracelular. 6.2.7.- Evolución de los parámetros analíticos en los éxitus Al igual que en los ingresos, hemos analizado la evolución analítica de algunos parámetros nutricionales (albúmina, creatinina, transferrina, hemoglobina y bicarbonato) e inflamatorios (PCR), encontrando diferencias significativas, siendo la PCR y el bicarbonato más altos, y el resto de parámetros más bajos en los pacientes que han fallecido (Tabla 62). Resultados 124 Tabla 62. Evolución de los parámetros bioquímicos en los éxitus. Éxitus No éxitus P PCR Basal 9.2 (5-29) 6.4 (3-15) 0.011 Media 21 (7-43) 8 (4-16) 0.000 Mediana 15.6 (5.3-36.5) 6.6 (2.4-12) 0.000 Máxima 37 (15-81) 15.6 (7-31) 0.003 Mínima 5 (3.3-14) 3.3 (0.9-6.7) 0.002 ALBUMINA Basal 3.9 ± 0.3 4.07 ± 0.2 0.055 Media 3.9 ± 0.3 4.1 ± 0.2 0.003 Mediana 3.9 (3.7-4.1) 4.1 (3.9-4.2) 0.001 Máxima 4.04 ± 0.3 4.25 ± 0.2 0.014 Mínima 3.79 ± 0.2 3.9 ± 0.3 0.062 CREATININA Basal 6.8 ± 0.9 7.36 ± 1.8 0.145 Media 6.8 ± 1 7.5 ± 1.8 0.041 Mediana 6.7 (6-7.3) 7.3 (6.4-8.4) 0.044 Máxima 7.2 ± 1.1 8.2 ± 1.9 0.008 Mínima 6.4 ± 1 6.9 ± 1.7 0.2 BICARBONATO Basal 26 ± 3 25 ± 2 0.17 Media 26.2 ± 2.3 24.3 ± 1.8 0,000 Mediana 26 (24.6-27.3) 25.5 (24.6-26.5) 0.192 Máxima 27.7 ± 2.4 27.5 ± 1.9 0.699 Mínima 24.6 ± 2.5 23.4 ± 1.9 0.023 Los datos se han expresado como media ± desviación típica si la variable es normal o como mediana y rango intercuartílico si no lo es. 6.2.8.- Evolución de los parámetros de bioimpedancia en los éxitus No hemos observado diferencias significativas en el evolutivo en los parámetros semanales de sobrehidratación (TAFO, AvROH, AWOH), aunque sí hay datos de una expansión en el volumen extracelular (AEC/AIC y AEC/ACT) en los pacientes fallecidos respecto a los no fallecidos. La masa muscular (ITM, índice de tejido magro) ha sido menor durante el evolutivo en los pacientes fallecidos, dato congruente con la creatinina sérica, la cual fue también menor en los éxitus. El ángulo de fase también ha sido significativamente menor durante el evolutivo en los pacientes que fallecieron, al igual que ocurrió en los ingresos (Tabla 63). Respecto a la masa grasa (ITG) y al IMC; no se han Resultados 125 observado diferencias a lo largo del seguimiento en los pacientes fallecidos respecto a los no fallecidos. Tabla 63. Evolución de los parámetros de bioimpedancia en los éxitus. Éxitus No éxitus P LTI; ITM Basal 9.7 ± 2.5 10.6 ± 2.5 0.131 Media 9.5 ± 2.2 10.6 ± 2.2 0.025 Mediana 9.6 (7.6-10.8) 10.2 (8.8-12) 0.026 Máxima 10.7 ± 2.7 11.9 ± 2.5 0.017 Mínima 8.6 ± 2 9.4 ± 5.6 0.09 Phi 50; AF 50 Basal 3.7 ± 0.7 4.3 ± 0.9 0.009 Media 3.6 ± 0.7 4.2 ± 0.9 0.001 Mediana 3.4 (3.1-4.2) 4.2 (3.5-4.8) 0.001 Máxima 3.9 ± 0.8 4.6 ± 0.9 0.002 Mínima 3.3 ± 0.7 3.9 ± 0.9 0.004 AEC/AIC Basal 1.09 ± 0.1 1.02 ± 0.1 0.005 Media 1.1 ± 0.8 1.02 ± 0.1 0.003 Mediana 1.1 (1-1.17) 1 (0.9-1.1) 0.01 Máxima 1.16 ± 0.09 1.1 ± 0.15 0.025 Mínima 1.03 ± 0.1 0.95 ± 0.1 0.003 AEC/ACT Basal 0.52 ± 0.02 0.5 ± 0.03 0.013 Media 0.52 ± 0.01 0.50 ± 0.02 0.009 Mediana 0.52 (0.51-0.53) 0.51 (0.49-0.52) 0.005 Máxima 0.95 ± 0.15 0.99 ± 0.08 0.627 Mínima 0.50 ± 0.02 0.48 ± 0.02 0.003 Los datos se han expresado como media ± desviación típica si la variable es normal o como mediana y rango intercuartílico si no lo es. En caso de variables categóricas se han expresado como frecuencia y porcentaje 6.3.- Evento compuesto muerte-hospitalización Durante el periodo de seguimiento, 50 pacientes han tenido al menos un ingreso y/o han fallecido, siendo la mediana de tiempo hasta que ocurre el primer ingreso o se produce el fallecimiento de 12 meses (RI; 7-13). Resultados 126 6.3.1.- Características demográficas basales de los pacientes Los pacientes que han ingresado y/o han fallecido tenían un mayor tiempo en hemodiálisis ( U de Mann Whitney, Z = -2,326, p= 0.020); y una mayor prevalencia de trasplante previo (² exp = 4,049, 1 g.l, p= 0.044). Tabla 64. Características clínicas basales de los pacientes que presentaron el evento compuesto. EVENTO COMPUESTO SI (n 50) NO (n 119) P Edad (años) 74.5 (60-79) 69 (61-78) 0.326 Tiempo en HD (meses) 51 (27-117) 42 (14-71) 0.020 Sexo varón (%) 30 (60%) 70 (59%) 0.887 Indice de Charlson 6 (5-7) 6 (5-7) 0.560 Enfermedad cardiov. (%) 32 (64%) 57 (48%) 0.056 Diabetes (%) 16 (32%) 42 (35%) 0.681 Tx previo (%) 12 (24%) 14 (12%) 0.044 Acceso vasc. Catéter (%) 14 (28%) 25 (21%) 0.483 Modalidad HD (%) 36 (72%) 81 (68%) 0.613 eKt/v 1.57 ± 0.29 1.6 ± 0.26 0.598 DPE (%) 4(10%) 9 (9%) 0.902 MIS 8 (5-10) 7 (5-9) 0.175 Los datos se han expresado como media ± desviación típica si la variable es normal o como mediana y rango intercuartílico si no lo es. En caso de variables categóricas se han expresado como frecuencia y porcentaje 6.3.2.- Parámetros analíticos basales La analítica basal (Tabla 65) de los pacientes que han tenido el evento compuesto muestra diferencias significativas en la tasa de catabolismo proteico al igual que ocurría en los ingresos y en los éxitus (nPCR pacientes con evento 0.99 ± 0.14 frente a 1.05 ± 0.16 en los pacientes sin evento; T de Student, t = - 2,075, 151 g.l, p = 0.040). Los pacientes que han ingresado y/o fallecido han presentado unas cifras más altas de colesterol total ( 163 ± 41 mg/dl en los pacientes con evento frente a 148 ± 29 mg/dl en los pacientes sin evento; T de Student, t = 2,579, 167 g.l, p = 0.029). Resultados 127 De nuevo los niveles de 25 OH vit D muestran diferencias significativas, siendo de 20 ng/ml (RI;13-25) en los pacientes con evento, frente a 24.5 ng/ml (RI;1931) en los pacientes que no han fallecido ni ingresado (U de Mann Whitney, Z = -3,241, p= 0.001). Tabla 65. parámetros analíticos basales de los pacientes que presentaron el evento compuesto. EVENTO COMPUESTO SI (n 50) NO (n 119) P Albúmina (g/dl) 4 (3.8-4.2) 4.1 (3.9-4.2) 0.211 Prealbúmina (mg/dl) 28.9 ± 8.8 29 ± 6.7 0.925 Creatinina (mg/dl) 7.1 (6.2-7.7) 7.16 (6.2-8.4) 0.652 nPCR (g/Kg/día) 0.99 ± 0.14 1.05 ± 0.16 0.040 PCR ( mg/L) 6.5 (4.8-16.2) 6.6 (2.5-14.9) 0.099 IL-6 (pg/ml) 6.1 (3.3-10.1) 4.5 (2.6-8.9) 0.127 Fibrinógeno (mg/dl) 447 ± 120 435 ± 104 0.569 Calcio (mg/dl) 9.17 ± 0.5 9.23 ± 0.55 0.537 Fósforo (mg/dl) 3.85 (3.2-4.8) 4.3 (3.5-5.1) 0.083 PTHi (pg/ml) 325 (166-456) 306 (196-472) 0.499 Bicarbonato (mEq/L) 25.7 ± 2.8 25.4 ± 2.1 0.394 Hemoglobina (g/dl) 11.7 ± 1.1 11.5 ± 0.9 0.397 Ferritina (µg/L) 597 (298-955) 458 (225-800) 0.306 Transferrina (mg/dl) 152 (130-181) 158 (139-174) 0.647 Colesterol total (mg/dl) 163 ± 41 148 ± 29 0.029 LDL colesterol (mg/dl) 80 ± 26 72 ± 24 0.052 HDL colesterol (mg/dl) 39 (32-50) 40 (34-51) 0.637 Triglicéridos (mg/dl) 133 (102-202) 139 (108-185) 0.896 25-OH vit D (ng/ml) 20 (13-25) 24.5 (19-31) 0.001 Los datos se han expresado como media ± desviación típica si la variable es normal o como mediana y rango intercuartílico si no lo es. 6.3.3.- Tratamientos farmacológicos basales Se observa una menor prevalencia de los pacientes que tomaban estatinas en el evento compuesto, al igual que ocurría en el ingreso (² exp = 6,582, 1g.l, p = 0.010). En el resto de fármacos (antiagregantes /anticoagulantes, IECAS,