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seg&#250;n las series<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0230"><span class="elsevierStyleSup">12&#8211;15</span></a>&#46;</p><p id="par0010" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Tradicionalmente se han venido utilizando diferentes clasificaciones para definir y estadiar el FRA&#46; En lo &#250;ltimos a&#241;os se ha reconocido la necesidad de disponer de definiciones estandarizadas del FRA que pudieran aplicarse de forma pr&#225;ctica en la rutina diaria y para llevar a cabo estudios epidemiol&#243;gicos y de investigaci&#243;n<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0250"><span class="elsevierStyleSup">16</span></a>&#46; As&#237;&#44; desde 2004 se han propuesto 4 sistemas de definici&#243;n y estadificaci&#243;n del FRA<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0255"><span class="elsevierStyleSup">17&#8211;20</span></a>&#46; Los diversos estudios que han comparado la capacidad predictiva de cada sistema de clasificaci&#243;n del FRA entre s&#237; no han observado ventajas sustanciales en ninguno de los m&#233;todos empleados<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0275"><span class="elsevierStyleSup">21</span></a>&#46; El uso del sistema de clasificaci&#243;n basado en la cin&#233;tica de la creatinina &#40;CK&#41; parece ofrecer algunas ventajas&#44; especialmente en pacientes con enfermedad renal cr&#243;nica previa<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0280"><span class="elsevierStyleSup">22&#44;23</span></a>&#46; Sin embargo&#44; en los pacientes con sepsis&#44; la s&#237;ntesis de creatinina est&#225; profundamente disminuida<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0290"><span class="elsevierStyleSup">24</span></a> y&#44; con frecuencia&#44; los pacientes est&#225;n hemodiluidos&#44; lo que modificar&#237;a la utilidad de usar un sistema de clasificaci&#243;n basado en los cambios absolutos en el valor de creatinina&#46; El objetivo de nuestro estudio fue valorar el grado de acuerdo en el diagn&#243;stico y clasificaci&#243;n del FRA y la capacidad predictiva de mortalidad en una cohorte de pacientes con sepsis entre los distintos m&#233;todos de clasificaci&#243;n del FRA&#46;</p></span><span id="sec0010" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0080">M&#233;todos</span><p id="par0015" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Se incluy&#243; de forma prospectiva a todos los pacientes mayores de 18 a&#241;os ingresados en la Unidad de Cuidados Intensivos &#40;UCI&#41; del Hospital Universitario Marqu&#233;s de Valdecilla desde abril de 2008 hasta septiembre de 2010 con un cuadro de shock s&#233;ptico de acuerdo con las definiciones propuestas por la Conferencia de Consenso SCCM&#47;ESICM&#47;ACCP&#47;ATS&#47;SIS&#44; es decir&#44; la presencia de sepsis grave con hipotensi&#243;n arterial o signos de hipoperfusi&#243;n tisular persistentes que no responden a la administraci&#243;n intravenosa de 20<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>ml&#47;kg de fluidos y que precisan la infusi&#243;n de f&#225;rmacos vasoactivos<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0295"><span class="elsevierStyleSup">25</span></a>&#46; Se excluy&#243; del estudio a los pacientes con insuficiencia renal en tratamiento sustitutivo renal y a los trasplantados renales&#46;</p><p id="par0020" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Se registraron de la historia cl&#237;nica las variables demogr&#225;ficas y anal&#237;ticas &#40;leucocitos&#44; lactato&#44; exceso de bases&#44; PCR&#44; procalcitonina&#41;&#44; el uso de vasopresores y los valores de clasificaci&#243;n de los pacientes mediante APACHE-II y SOFA calculados al ingreso en la UCI&#46; El valor de creatinina plasm&#225;tica se determin&#243; diariamente durante la estancia del paciente en la UCI&#46; Se consider&#243; como creatinina basal el &#250;ltimo valor de creatinina disponible entre los d&#237;as 7-365 antes del ingreso<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0300"><span class="elsevierStyleSup">26&#44;27</span></a>&#46; En un 4&#37; de los pacientes en los que no se dispon&#237;a de valores previos en dicho periodo se consider&#243; como creatinina basal la calculada para un filtrado glomerular de 75<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>ml&#47;min&#47;1&#44;73m<span class="elsevierStyleSup">2</span> estimado mediante la ecuaci&#243;n MDRD-4&#44; siguiendo la recomendaci&#243;n del grupo ADQI<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0310"><span class="elsevierStyleSup">28</span></a>&#46; Los pacientes se clasificaron de forma retrospectiva seg&#250;n las clasificaciones RIFLE&#44; AKIN&#44; KDIGO y CK de acuerdo con las definiciones previamente propuestas<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0270"><span class="elsevierStyleSup">20&#44;26</span></a>&#46;</p><p id="par0025" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Las variables continuas se expresaron como media<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>&#177;<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>desviaci&#243;n est&#225;ndar y las variables cualitativas por su valor absoluto o como porcentaje&#46; La comparaci&#243;n de las proporciones se realiz&#243; mediante la prueba de Chi-cuadrado&#46; El grado de acuerdo para clasificar a los pacientes por estadios entre las distintas clasificaciones se estim&#243; mediante el &#237;ndice kappa de Cohen ponderado&#46; La capacidad de discriminaci&#243;n del riesgo de mortalidad intrahospitalaria para cada clasificaci&#243;n se midi&#243; mediante el &#225;rea bajo la curva ROC &#40;AUC-ROC&#41;&#46; Se efectu&#243; un an&#225;lisis de regresi&#243;n log&#237;stica para estimar el riesgo de muerte en el hospital de acuerdo con cada m&#233;todo de clasificaci&#243;n del FRA&#44; sin ajustar y ajustado&#44; para APACHE-II y SOFA&#46;</p></span><span id="sec0015" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0085">Resultados</span><p id="par0030" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Las caracter&#237;sticas principales de los pacientes se describen en la <a class="elsevierStyleCrossRef" href="#tbl0005">tabla 1</a>&#46; El porcentaje de pacientes que desarroll&#243; FRA seg&#250;n cada clasificaci&#243;n fue&#58; 74&#44;3&#37; RIFLE&#59; 81&#44;7&#37; AKIN&#59; 81&#44;7&#37; KDIGO y 77&#44;5&#37; CK&#46; El n&#250;mero de pacientes incluidos en cada estadio seg&#250;n las distintas clasificaciones est&#225; reflejado en la <a class="elsevierStyleCrossRef" href="#tbl0010">tabla 2</a> y en la <a class="elsevierStyleCrossRef" href="#fig0005">figura 1</a>&#46; El grado de acuerdo entre RIFLE y AKIN fue 95&#44;7&#37; &#40;&#237;ndice kappa 0&#44;895&#59; p<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>&#60;<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>0&#44;001&#41;&#44; entre RIFLE y KDIGO 97&#44;1&#37; &#40;&#237;ndice kappa 0&#44;929&#59; p<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>&#60;<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>0&#44;001&#41;&#44; entre RIFLE y CK 85&#44;4&#37; &#40;&#237;ndice kappa 0&#44;666&#59; p<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>&#60;<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>0&#44;001&#41;&#44; entre AKIN y KDIGO 98&#44;3&#37; &#40;&#237;ndice kappa 0&#44;956&#59; p<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>&#60;<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>0&#44;001&#41;&#44; entre AKIN y CK 85&#44;7&#37; &#40;&#237;ndice kappa 0&#44;664&#59; p<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>&#60;<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>0&#44;001&#41; y entre KDIGO y CK 85&#44;5&#37; &#40;&#237;ndice kappa 0&#44;658&#59; p<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>&#60;<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>0&#44;001&#41;&#46;</p><elsevierMultimedia ident="tbl0005"></elsevierMultimedia><elsevierMultimedia ident="tbl0010"></elsevierMultimedia><elsevierMultimedia ident="fig0005"></elsevierMultimedia><p id="par0035" class="elsevierStylePara elsevierViewall">El n&#250;mero de pacientes fallecidos durante la hospitalizaci&#243;n fue 101 &#40;24&#44;9&#37;&#41; y a 3 meses 109 &#40;26&#44;9&#37;&#41;&#46; El porcentaje de pacientes fallecidos en el hospital fue mayor en cada estadio de FRA en todas las clasificaciones de forma significativa &#40;<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#tbl0015">tabla 3</a> y <a class="elsevierStyleCrossRef" href="#fig0010">figura 2</a>&#41;&#46; El AUC-ROC de mortalidad intrahospitalaria para RIFLE 0&#44;673 &#40;IC&#160;95&#37;&#58; 0&#44;612-0&#44;734&#41;&#44; AKIN 0&#44;649 &#40;IC&#160;95&#37;&#58; 0&#44;588-0&#44;711&#41;&#44; KDIGO 0&#44;667 &#40;IC&#160;95&#37;&#58; 0&#44;606-0&#44;729&#41;&#44; CK 0&#44;600 &#40;IC&#160;95&#37;&#58; 0&#44;539-0&#44;661&#41;&#44; sin diferencias significativas en la capacidad de discriminaci&#243;n&#46; Ajustado para el sistema de clasificaci&#243;n de severidad APACHE-II&#44; cada estadio de FRA por RIFLE &#40;OR 1&#44;452&#59; 95&#37;CI 1&#44;137-1&#44;854&#59; p<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>&#61;<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>0&#44;003&#41;&#44; por AKIN &#40;OR 1&#44;349&#59; IC&#160;95&#37;&#58; 1&#44;033-1&#44;761&#59; p<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>&#61;<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>0&#44;028&#41; y por KDIGO &#40;OR 1&#44;452&#59; IC&#160;95&#37;&#58; 1&#44;115-1&#44;892&#59; p<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>&#61;<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>0&#44;006&#41; se relacionaba de forma independiente con la mortalidad intrahospitalaria&#46; Por el contrario&#44; aunque la clasificaci&#243;n mediante CK se relacionaba con una mayor mortalidad intrahospitalaria en cada estadio &#40;OR 1&#44;421&#59; 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Las definiciones m&#225;s sensibles fueron AKIN y KDIGO&#44; mientras que&#44; siguiendo los criterios RIFLE&#44; un menor n&#250;mero de pacientes presentaron FRA&#46; La ausencia de un m&#233;todo de referencia estandarizado impide estimar la precisi&#243;n diagn&#243;stica de cada clasificaci&#243;n<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0250"><span class="elsevierStyleSup">16</span></a>&#46; En la mayor&#237;a de los estudios que comparan RIFLE y AKIN&#44; se encuentra un mayor porcentaje de pacientes con FRA si se utilizan los criterios AKIN tanto en pacientes hospitalizados en general como en pacientes en UCI o cirug&#237;a cardiaca<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0250"><span class="elsevierStyleSup">16</span></a>&#44; aunque no se ha confirmado en todos los estudios<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0300"><span class="elsevierStyleSup">26&#44;27&#44;29</span></a>&#46; La definici&#243;n por CK fue m&#225;s sensible para diagnosticar FRA en un estudio comparada con RIFLE<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0285"><span class="elsevierStyleSup">23</span></a>&#44; pero menos en otro comparada con KDIGO<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0280"><span class="elsevierStyleSup">22</span></a>&#46; Diferencias en las caracter&#237;sticas de las poblaciones estudiadas&#44; en si se incluye o no la diuresis en la definici&#243;n de FRA&#44; en la definici&#243;n de funci&#243;n renal basal y en el n&#250;mero de d&#237;as de seguimiento de la creatinina pueden hacer variar los porcentajes de pacientes definidos como FRA por cada criterio&#46;</p><p id="par0045" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Aunque haya diferencias en los porcentajes de diagn&#243;stico de FRA&#44; en general&#44; el grado de acuerdo entre las definiciones es bueno&#46; En nuestro estudio el grado de acuerdo fue &#171;muy bueno&#187; &#40;kappa<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>&#62;<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>0&#44;8&#41; entre RIFLE&#44; AKIN y KDIGO y &#171;bueno&#187; &#40;kappa 0&#44;6-0&#44;8&#41; entre CK y las otras clasificaciones&#46; En estudios previos comparando RIFLE y KDIGO el &#237;ndice kappa siempre fue bueno o muy bueno&#58; variaba desde 0&#44;682 hasta 0&#44;849<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0315"><span class="elsevierStyleSup">29&#8211;32</span></a>&#46; En el &#250;nico estudio previo que analiza el grado de acuerdo entre CK y RIFLE los valores obtenidos fueron similares a lo que reportamos &#40;0&#44;67&#41;<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0285"><span class="elsevierStyleSup">23</span></a>&#46; A pesar del grado de concordancia&#44; es interesante resaltar que&#44; con la clasificaci&#243;n CK&#44; la mayor&#237;a de los pacientes con FRA se clasifican dentro del grado m&#225;ximo de severidad&#58; 3&#46; De forma similar&#44; Liborio et al&#46; detectaron que la mayor&#237;a de los pacientes clasificados como estadio 2 por KDIGO pasaban al estadio 3 al utilizar CK<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0280"><span class="elsevierStyleSup">22</span></a>&#46;</p><p id="par0050" class="elsevierStylePara elsevierViewall">En los pacientes con sepsis&#44; la aparici&#243;n de FRA es muy frecuente y contribuye a incrementar el riesgo de muerte<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0245"><span class="elsevierStyleSup">15</span></a>&#46; El riesgo de FRA se puede reducir&#44; al menos parcialmente&#44; con una resucitaci&#243;n dirigida precoz<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0245"><span class="elsevierStyleSup">15</span></a>&#44; aunque este &#250;ltimo punto no se ha verificado en todos los estudios<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0335"><span class="elsevierStyleSup">33</span></a>&#46; El aumento de mortalidad se relaciona no solo con el diagn&#243;stico de FRA sino tambi&#233;n con su severidad<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0340"><span class="elsevierStyleSup">34</span></a>&#46; As&#237;&#44; la capacidad de discriminaci&#243;n medida mediante AUC-ROC siempre fue significativa con cada una de las clasificaciones que analizamos y ha sido tambi&#233;n demostrada en trabajos previos&#44; con valores mayores en contextos cl&#237;nicos menos heterog&#233;neos que en la sepsis &#40;AUC-ROC de mortalidad 0&#44;731 para KDIGO y 0&#44;687 para CK tras infarto de miocardio y 0&#44;852 para RIFLE y 0&#44;887 para CK tras cirug&#237;a cardiaca&#41;<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0280"><span class="elsevierStyleSup">22&#44;23</span></a>&#46; Ni en estos estudios ni en el nuestro se han observado diferencias significativas entre las distintas definiciones en su capacidad para discriminar el riesgo de muerte<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0280"><span class="elsevierStyleSup">22&#44;23</span></a>&#46;</p><p id="par0055" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Un estudio epidemiol&#243;gico multic&#233;ntrico reciente que inclu&#237;a a 1&#46;802 pacientes en UCI ha demostrado la relaci&#243;n entre la severidad de FRA por cada uno de los estadios de KDIGO y el mayor riesgo de muerte<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0340"><span class="elsevierStyleSup">34</span></a>&#46; La calidad de los estudios previos solo permite tener una evidencia baja-moderada de la relaci&#243;n entre cada estadio de RIFLE y AKIN y el riesgo de muerte<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0275"><span class="elsevierStyleSup">21</span></a>&#46; En nuestra cohorte prospectiva de pacientes con sepsis&#44; las clasificaciones mediante RIFLE&#44; AKIN y KDIGO se relacionaban de forma independiente con el riesgo de muerte intrahospitalaria&#46; La m&#237;nima diferencia en mortalidad detectada entre los estadios 1 y 2 con las 3 clasificaciones ha sido previamente reportada utilizando los criterios AKIN<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0250"><span class="elsevierStyleSup">16&#44;21</span></a>&#46;</p><p id="par0060" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Por el contrario&#44; los estadios de severidad definidos por CK no se relacionaron de forma independiente con el riesgo de muerte en nuestra poblaci&#243;n&#46; Solo 2 estudios previos han analizado la relaci&#243;n entre FRA clasificado por CK con el riesgo de muerte&#46; En pacientes con infarto de miocardio el riesgo por cada estadio de CK fue significativo &#40;OR 5&#44;607&#59; IC&#160;95&#37;&#58; 1&#44;915-16&#44;421&#44; ajustado por APACHE-II&#41; y los hallazgos fueron similares en un grupo de pacientes operados de cirug&#237;a cardiaca<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0280"><span class="elsevierStyleSup">22&#44;23</span></a>&#46; En modelos experimentales se ha demostrado que la sepsis disminuye la producci&#243;n de creatinina&#44; lo que puede llevar a que se infraestime el da&#241;o renal en la sepsis m&#225;s que en otras formas de AKI<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0290"><span class="elsevierStyleSup">24</span></a>&#44; especialmente con una clasificaci&#243;n que no hace referencia a un valor basal &#171;normal&#187; previo de creatinina&#46; De forma similar&#44; la hemodiluci&#243;n que presentan los pacientes graves en la UCI puede hacer variar la eficacia de cada clasificaci&#243;n&#46; El modelo de CK descrito por Waikar y Bonventre se basa en una simulaci&#243;n matem&#225;tica &#171;ideal&#187; que no incluye toda la complejidad que conlleva la sepsis grave<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0270"><span class="elsevierStyleSup">20</span></a>&#46;</p><p id="par0065" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Como conclusiones&#44; un porcentaje de pacientes con sepsis grave desarrolla FRA que se puede diagnosticar y clasificar seg&#250;n los distintos m&#233;todos propuestos&#58; RIFLE&#44; AKIN&#44; KDIGO y CK&#46; Todos ellos tienen un grado de concordancia bueno o muy bueno entre s&#237;&#46; Utilizando las clasificaciones RIFLE&#44; AKIN y KDIGO&#44; cada estadio de mayor severidad de FRA se relaciona con un mayor riesgo de muerte intrahospitalaria&#44; sin encontrar diferencias significativas entre ellas&#46; Por el contrario&#44; la nueva definici&#243;n de CK no se relaciona con una mayor mortalidad en nuestra cohorte de pacientes con sepsis grave y no se deber&#237;a usar en estos pacientes sin confirmar su utilidad en estudios posteriores&#46;</p></span><span id="sec0025" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0095">Conflicto de intereses</span><p id="par0070" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Los autores no tienen conflictos de inter&#233;s&#46;</p></span></span>"
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                  \t\t\t\t</th><th class="td" title="table-head  " align="center" valign="top" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">N<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>&#61;<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>405&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</th></tr></thead><tbody title="tbody"><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top">Edad &#40;a&#241;os&#41;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="center" valign="top">65<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>&#177;<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>16&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top">Sexo &#40;var&#243;n&#41;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="center" valign="top">68&#44;9&#37;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top">Hipertensi&#243;n arterial&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="center" valign="top">47&#44;7&#37;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top">Diabetes mellitus&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="center" valign="top">18&#44;3&#37;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top">Leucocitos&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="center" valign="top">15&#46;413<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>&#177;<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>13&#46;093&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top">Lactato&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="center" valign="top">30&#44;7<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>&#177;<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>24&#44;5&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top">Exceso de bases&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="center" valign="top">&#8722;4&#44;3<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>&#177;<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>5&#44;4&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top">Vasopresores&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="center" valign="top">84&#44;3&#37;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top">APACHE&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="center" valign="top">20&#44;7<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>&#177;<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>6&#44;8&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top">SOFA&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="center" valign="top">8&#44;5<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>&#177;<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>2&#44;9&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top">PCR&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="center" valign="top">20&#44;1<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>&#177;<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>12&#44;4&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top">Procalcitonina&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="center" valign="top">24&#44;1<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>&#177;<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>38&#44;7&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top">Creatinina basal&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="center" valign="top">1&#44;02<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>&#177;<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>0&#44;37&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top">Estancia media en UCI&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="center" valign="top">9&#44;7<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>&#177;<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>23&#44;4&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top">Estancia media hospitalaria&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="center" valign="top">11&#44;9<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>&#177;<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>26&#44;6&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
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                  \t\t\t\t</th><th class="td" title="table-head  " align="center" valign="top" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">RIFLE&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</th><th class="td" title="table-head  " align="center" valign="top" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">AKIN&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</th><th class="td" title="table-head  " align="center" valign="top" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">KDIGO&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</th><th class="td" title="table-head  " align="center" valign="top" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">CK&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</th></tr></thead><tbody title="tbody"><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top">0&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="center" valign="top">104 &#40;25&#44;7&#41;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="center" valign="top">74 &#40;18&#44;3&#41;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="center" valign="top">74 &#40;18&#44;3&#41;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="center" valign="top">91 &#40;22&#44;5&#41;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top">1&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="center" valign="top">66 &#40;16&#44;3&#41;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="center" valign="top">104 &#40;25&#44;7&#41;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="center" valign="top">100 &#40;24&#44;7&#41;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="center" valign="top">37 &#40;9&#44;1&#41;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top">2&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="center" valign="top">124 &#40;30&#44;6&#41;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="center" valign="top">130 &#40;32&#44;1&#41;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="center" valign="top">121 &#40;29&#44;9&#41;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="center" valign="top">100 &#40;24&#44;7&#41;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top">3&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="center" valign="top">111 &#40;27&#44;4&#41;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
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Vol. 36. Núm. 5.septiembre - octubre 2016
Páginas 465-582
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Vol. 36. Núm. 5.septiembre - octubre 2016
Páginas 465-582
Original
Open Access
Comparación de los sistemas de clasificación del fracaso renal agudo en la sepsis
A comparison of acute kidney injury classification systems in sepsis
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Emilio Rodrigoa,
Autor para correspondencia
nefrce@humv.es

Autor para correspondencia.
, Borja Suberviolab, Zoila Albinesa, Álvaro Castellanosb, Milagros Herasa, Juan Carlos Rodriguez-Borregánb, Celestino Piñeraa, Mara Serranoa, Manuel Ariasa
a Servicio de Nefrología, Hospital Universitario Marqués de Valdecilla, Santander (Cantabria), España
b Unidad de Cuidados Intensivos, Hospital Universitario Marqués de Valdecilla, Santander (Cantabria), España
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Tabla 1. Características principales de los pacientes
Tabla 2. Estadios de fracaso renal agudo según cada clasificación
Tabla 3. Porcentaje de fallecimiento intrahospitalario con cada estadio de FRA
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Resumen
Antecedentes

Desde 2004 se han propuesto diversos criterios para definir y estadiar el fracaso renal agudo (FRA), sin embargo, no se conoce cuál de ellos debe ser empleado cuando se desarrolla FRA en el contexto de la sepsis grave.

Objetivo

Valorar la capacidad predictiva de mortalidad en una cohorte de pacientes con sepsis de los distintos métodos de clasificación del FRA.

Métodos

Estudio prospectivo de los pacientes>18 años ingresados en la Unidad de Cuidados Intensivos (UCI) de nuestro hospital desde abril de 2008 hasta septiembre de 2010 con shock séptico. La creatinina plasmática se determinó diariamente en UCI. Los pacientes se clasificaron de forma retrospectiva según las clasificaciones RIFLE, AKIN, KDIGO y cinética de la creatinina (CK).

Resultados

El porcentaje de pacientes que desarrolló FRA según cada clasificación fue: 74,3% RIFLE; 81,7% AKIN; 81,7% KDIGO y 77,5% CK. Cada estadio de FRA por RIFLE (OR 1,452; p=0,003), por AKIN (OR 1,349; p=0,028) y por KDIGO (OR 1,452; p=0,006) se relacionaba de forma independiente con la mortalidad intrahospitalaria, pero no por CK (OR 1,188; p=0,148).

Conclusiones

Un porcentaje elevado de pacientes con sepsis grave desarrolla FRA que se puede clasificar según los distintos métodos propuestos. Los estadios de las clasificaciones RIFLE, AKIN y KDIGO se relacionan con un mayor riesgo de muerte intrahospitalaria. Por el contrario, la nueva definición de CK no se relaciona con una mayor mortalidad y no se debería usar en estos pacientes con sepsis grave sin confirmar su utilidad en estudios posteriores.

Palabras clave:
Fracaso renal agudo
Mortalidad
Sepsis
Abstract
Background

Since 2004, various criteria have been proposed to define and stage acute kidney injury (AKI). Nevertheless, fixed criteria for assessing severe sepsis-related AKI have not yet been established.

Objectives

To assess the ability of the different AKI classification methods to predict mortality in a cohort of patients with sepsis.

Methods

A prospective study of patients>18 years with septic shock admitted to the intensive care unit (ICU) of our hospital from April 2008 to September 2010 was conducted. Plasma creatinine levels were measured daily in the ICU. Patients were classified retrospectively according to RIFLE, AKIN, KDIGO and creatinine kinetics (CK) criteria.

Results

The AKI rate according to the different criteria was 74.3% for RIFLE, 81.7% for AKIN, 81.7% for KDIGO and 77.5% for CK. AKI staging by RIFLE (OR 1.452, P=.003), AKIN (OR 1.349, P=.028) and KDIGO criteria (OR 1.452, P=.006), but not CK criteria (OR 1.188, P=.148) were independently related to in-hospital mortality.

Conclusions

A high rate of patients with severe sepsis developed AKI, which can be classified according to different criteria. Each stage defined by RIFLE, AKIN and KDIGO related to a higher risk of in-hospital mortality. In contrast, the new CK criteria did not relate to higher mortality in patients with severe sepsis and this classification should not be used in these patients without further studies assessing its suitability.

Keywords:
Acute kidney injury
Mortality
Sepsis
Texto completo
Introducción

La aparición de fracaso renal agudo (FRA) es una de las complicaciones más serias en los pacientes hospitalizados. Los pacientes con FRA tienen más riesgo de muerte a corto y largo plazo, un mayor riesgo de desarrollar enfermedad renal crónica y consumen más recursos sanitarios1–9. Aproximadamente, la mitad de los casos de FRA en los pacientes críticos están provocados por la sepsis10,11. Las altas tasas de mortalidad en los pacientes sépticos se deben en gran medida a la aparición de FRA entre 1/3 y 2/3 de los casos, según las series12–15.

Tradicionalmente se han venido utilizando diferentes clasificaciones para definir y estadiar el FRA. En lo últimos años se ha reconocido la necesidad de disponer de definiciones estandarizadas del FRA que pudieran aplicarse de forma práctica en la rutina diaria y para llevar a cabo estudios epidemiológicos y de investigación16. Así, desde 2004 se han propuesto 4 sistemas de definición y estadificación del FRA17–20. Los diversos estudios que han comparado la capacidad predictiva de cada sistema de clasificación del FRA entre sí no han observado ventajas sustanciales en ninguno de los métodos empleados21. El uso del sistema de clasificación basado en la cinética de la creatinina (CK) parece ofrecer algunas ventajas, especialmente en pacientes con enfermedad renal crónica previa22,23. Sin embargo, en los pacientes con sepsis, la síntesis de creatinina está profundamente disminuida24 y, con frecuencia, los pacientes están hemodiluidos, lo que modificaría la utilidad de usar un sistema de clasificación basado en los cambios absolutos en el valor de creatinina. El objetivo de nuestro estudio fue valorar el grado de acuerdo en el diagnóstico y clasificación del FRA y la capacidad predictiva de mortalidad en una cohorte de pacientes con sepsis entre los distintos métodos de clasificación del FRA.

Métodos

Se incluyó de forma prospectiva a todos los pacientes mayores de 18 años ingresados en la Unidad de Cuidados Intensivos (UCI) del Hospital Universitario Marqués de Valdecilla desde abril de 2008 hasta septiembre de 2010 con un cuadro de shock séptico de acuerdo con las definiciones propuestas por la Conferencia de Consenso SCCM/ESICM/ACCP/ATS/SIS, es decir, la presencia de sepsis grave con hipotensión arterial o signos de hipoperfusión tisular persistentes que no responden a la administración intravenosa de 20ml/kg de fluidos y que precisan la infusión de fármacos vasoactivos25. Se excluyó del estudio a los pacientes con insuficiencia renal en tratamiento sustitutivo renal y a los trasplantados renales.

Se registraron de la historia clínica las variables demográficas y analíticas (leucocitos, lactato, exceso de bases, PCR, procalcitonina), el uso de vasopresores y los valores de clasificación de los pacientes mediante APACHE-II y SOFA calculados al ingreso en la UCI. El valor de creatinina plasmática se determinó diariamente durante la estancia del paciente en la UCI. Se consideró como creatinina basal el último valor de creatinina disponible entre los días 7-365 antes del ingreso26,27. En un 4% de los pacientes en los que no se disponía de valores previos en dicho periodo se consideró como creatinina basal la calculada para un filtrado glomerular de 75ml/min/1,73m2 estimado mediante la ecuación MDRD-4, siguiendo la recomendación del grupo ADQI28. Los pacientes se clasificaron de forma retrospectiva según las clasificaciones RIFLE, AKIN, KDIGO y CK de acuerdo con las definiciones previamente propuestas20,26.

Las variables continuas se expresaron como media±desviación estándar y las variables cualitativas por su valor absoluto o como porcentaje. La comparación de las proporciones se realizó mediante la prueba de Chi-cuadrado. El grado de acuerdo para clasificar a los pacientes por estadios entre las distintas clasificaciones se estimó mediante el índice kappa de Cohen ponderado. La capacidad de discriminación del riesgo de mortalidad intrahospitalaria para cada clasificación se midió mediante el área bajo la curva ROC (AUC-ROC). Se efectuó un análisis de regresión logística para estimar el riesgo de muerte en el hospital de acuerdo con cada método de clasificación del FRA, sin ajustar y ajustado, para APACHE-II y SOFA.

Resultados

Las características principales de los pacientes se describen en la tabla 1. El porcentaje de pacientes que desarrolló FRA según cada clasificación fue: 74,3% RIFLE; 81,7% AKIN; 81,7% KDIGO y 77,5% CK. El número de pacientes incluidos en cada estadio según las distintas clasificaciones está reflejado en la tabla 2 y en la figura 1. El grado de acuerdo entre RIFLE y AKIN fue 95,7% (índice kappa 0,895; p<0,001), entre RIFLE y KDIGO 97,1% (índice kappa 0,929; p<0,001), entre RIFLE y CK 85,4% (índice kappa 0,666; p<0,001), entre AKIN y KDIGO 98,3% (índice kappa 0,956; p<0,001), entre AKIN y CK 85,7% (índice kappa 0,664; p<0,001) y entre KDIGO y CK 85,5% (índice kappa 0,658; p<0,001).

Tabla 1.

Características principales de los pacientes

  N=405 
Edad (años)  65±16 
Sexo (varón)  68,9% 
Hipertensión arterial  47,7% 
Diabetes mellitus  18,3% 
Leucocitos  15.413±13.093 
Lactato  30,7±24,5 
Exceso de bases  −4,3±5,4 
Vasopresores  84,3% 
APACHE  20,7±6,8 
SOFA  8,5±2,9 
PCR  20,1±12,4 
Procalcitonina  24,1±38,7 
Creatinina basal  1,02±0,37 
Estancia media en UCI  9,7±23,4 
Estancia media hospitalaria  11,9±26,6 
Tabla 2.

Estadios de fracaso renal agudo según cada clasificación

n (%)  RIFLE  AKIN  KDIGO  CK 
104 (25,7)  74 (18,3)  74 (18,3)  91 (22,5) 
66 (16,3)  104 (25,7)  100 (24,7)  37 (9,1) 
124 (30,6)  130 (32,1)  121 (29,9)  100 (24,7) 
111 (27,4)  97 (24,0)  110 (27,2)  177 (43,7) 
Figura 1.

Diagnóstico y clasificación del fracaso renal agudo por RIFLE, AKIN, KDIGO y CK.

(0.05MB).

El número de pacientes fallecidos durante la hospitalización fue 101 (24,9%) y a 3 meses 109 (26,9%). El porcentaje de pacientes fallecidos en el hospital fue mayor en cada estadio de FRA en todas las clasificaciones de forma significativa (tabla 3 y figura 2). El AUC-ROC de mortalidad intrahospitalaria para RIFLE 0,673 (IC 95%: 0,612-0,734), AKIN 0,649 (IC 95%: 0,588-0,711), KDIGO 0,667 (IC 95%: 0,606-0,729), CK 0,600 (IC 95%: 0,539-0,661), sin diferencias significativas en la capacidad de discriminación. Ajustado para el sistema de clasificación de severidad APACHE-II, cada estadio de FRA por RIFLE (OR 1,452; 95%CI 1,137-1,854; p=0,003), por AKIN (OR 1,349; IC 95%: 1,033-1,761; p=0,028) y por KDIGO (OR 1,452; IC 95%: 1,115-1,892; p=0,006) se relacionaba de forma independiente con la mortalidad intrahospitalaria. Por el contrario, aunque la clasificación mediante CK se relacionaba con una mayor mortalidad intrahospitalaria en cada estadio (OR 1,421; IC 95%: 1,151-1,755; p=0,001), esta relación no se mantenía al ajustar por APACHE-II (OR 1,188; IC 95%: 0,941-1,499; p=0,148). El ajuste mediante SOFA obtuvo resultados similares.

Tabla 3.

Porcentaje de fallecimiento intrahospitalario con cada estadio de FRA

RIFLE*  AKIN*  KDIGO*  CK** 
11,7  11,0  11,0  13,3 
21,5  21,4  20,4  19,4 
21,3  23,4  20,0  27,6 
45,0  43,2  45,4  31,4 
*

p<0,001.

**

p=0,011.

Figura 2.

Porcentaje de fallecimiento intrahospitalario con cada estadio de FRA.

(0.05MB).
Discusión

En el contexto de la sepsis grave, una mayoría de pacientes desarrollan FRA. Dependiendo de la definición utilizada, entre un 74 y un 82% de la cohorte de pacientes con sepsis en UCI desarrollaron FRA. Las definiciones más sensibles fueron AKIN y KDIGO, mientras que, siguiendo los criterios RIFLE, un menor número de pacientes presentaron FRA. La ausencia de un método de referencia estandarizado impide estimar la precisión diagnóstica de cada clasificación16. En la mayoría de los estudios que comparan RIFLE y AKIN, se encuentra un mayor porcentaje de pacientes con FRA si se utilizan los criterios AKIN tanto en pacientes hospitalizados en general como en pacientes en UCI o cirugía cardiaca16, aunque no se ha confirmado en todos los estudios26,27,29. La definición por CK fue más sensible para diagnosticar FRA en un estudio comparada con RIFLE23, pero menos en otro comparada con KDIGO22. Diferencias en las características de las poblaciones estudiadas, en si se incluye o no la diuresis en la definición de FRA, en la definición de función renal basal y en el número de días de seguimiento de la creatinina pueden hacer variar los porcentajes de pacientes definidos como FRA por cada criterio.

Aunque haya diferencias en los porcentajes de diagnóstico de FRA, en general, el grado de acuerdo entre las definiciones es bueno. En nuestro estudio el grado de acuerdo fue «muy bueno» (kappa>0,8) entre RIFLE, AKIN y KDIGO y «bueno» (kappa 0,6-0,8) entre CK y las otras clasificaciones. En estudios previos comparando RIFLE y KDIGO el índice kappa siempre fue bueno o muy bueno: variaba desde 0,682 hasta 0,84929–32. En el único estudio previo que analiza el grado de acuerdo entre CK y RIFLE los valores obtenidos fueron similares a lo que reportamos (0,67)23. A pesar del grado de concordancia, es interesante resaltar que, con la clasificación CK, la mayoría de los pacientes con FRA se clasifican dentro del grado máximo de severidad: 3. De forma similar, Liborio et al. detectaron que la mayoría de los pacientes clasificados como estadio 2 por KDIGO pasaban al estadio 3 al utilizar CK22.

En los pacientes con sepsis, la aparición de FRA es muy frecuente y contribuye a incrementar el riesgo de muerte15. El riesgo de FRA se puede reducir, al menos parcialmente, con una resucitación dirigida precoz15, aunque este último punto no se ha verificado en todos los estudios33. El aumento de mortalidad se relaciona no solo con el diagnóstico de FRA sino también con su severidad34. Así, la capacidad de discriminación medida mediante AUC-ROC siempre fue significativa con cada una de las clasificaciones que analizamos y ha sido también demostrada en trabajos previos, con valores mayores en contextos clínicos menos heterogéneos que en la sepsis (AUC-ROC de mortalidad 0,731 para KDIGO y 0,687 para CK tras infarto de miocardio y 0,852 para RIFLE y 0,887 para CK tras cirugía cardiaca)22,23. Ni en estos estudios ni en el nuestro se han observado diferencias significativas entre las distintas definiciones en su capacidad para discriminar el riesgo de muerte22,23.

Un estudio epidemiológico multicéntrico reciente que incluía a 1.802 pacientes en UCI ha demostrado la relación entre la severidad de FRA por cada uno de los estadios de KDIGO y el mayor riesgo de muerte34. La calidad de los estudios previos solo permite tener una evidencia baja-moderada de la relación entre cada estadio de RIFLE y AKIN y el riesgo de muerte21. En nuestra cohorte prospectiva de pacientes con sepsis, las clasificaciones mediante RIFLE, AKIN y KDIGO se relacionaban de forma independiente con el riesgo de muerte intrahospitalaria. La mínima diferencia en mortalidad detectada entre los estadios 1 y 2 con las 3 clasificaciones ha sido previamente reportada utilizando los criterios AKIN16,21.

Por el contrario, los estadios de severidad definidos por CK no se relacionaron de forma independiente con el riesgo de muerte en nuestra población. Solo 2 estudios previos han analizado la relación entre FRA clasificado por CK con el riesgo de muerte. En pacientes con infarto de miocardio el riesgo por cada estadio de CK fue significativo (OR 5,607; IC 95%: 1,915-16,421, ajustado por APACHE-II) y los hallazgos fueron similares en un grupo de pacientes operados de cirugía cardiaca22,23. En modelos experimentales se ha demostrado que la sepsis disminuye la producción de creatinina, lo que puede llevar a que se infraestime el daño renal en la sepsis más que en otras formas de AKI24, especialmente con una clasificación que no hace referencia a un valor basal «normal» previo de creatinina. De forma similar, la hemodilución que presentan los pacientes graves en la UCI puede hacer variar la eficacia de cada clasificación. El modelo de CK descrito por Waikar y Bonventre se basa en una simulación matemática «ideal» que no incluye toda la complejidad que conlleva la sepsis grave20.

Como conclusiones, un porcentaje de pacientes con sepsis grave desarrolla FRA que se puede diagnosticar y clasificar según los distintos métodos propuestos: RIFLE, AKIN, KDIGO y CK. Todos ellos tienen un grado de concordancia bueno o muy bueno entre sí. Utilizando las clasificaciones RIFLE, AKIN y KDIGO, cada estadio de mayor severidad de FRA se relaciona con un mayor riesgo de muerte intrahospitalaria, sin encontrar diferencias significativas entre ellas. Por el contrario, la nueva definición de CK no se relaciona con una mayor mortalidad en nuestra cohorte de pacientes con sepsis grave y no se debería usar en estos pacientes sin confirmar su utilidad en estudios posteriores.

Conflicto de intereses

Los autores no tienen conflictos de interés.

Agradecimientos

Este trabajo ha sido apoyado por una beca de la S.E.N. 2013-2015.

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