Comparación de las ecuaciones MDRD y de las antiguas ecuaciones CKD-EPI frente a las nuevas ecuaciones CKD-EPI en pacientes con trasplante renal cuando se emplea 51Cr-EDTA para medir el filtrado glomerular

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Cuando se emplean marcadores exógenos como inulina, iotalamato,99mTc-DTPA o 51Cr-EDTA para medir directamente el FG en trasplantados renales se encuentra que alrededor de un 40-72% tienen un FG<60mL/min/1,73m2<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0135">1–3</a>. Estas técnicas resultan caras y poco prácticas para realizar un seguimiento de la función renal, motivo por el que se han ido desarrollando ecuaciones que permiten estimar con suficiente precisión y exactitud el grado de función renal, tanto en pacientes con enfermedad renal crónica (ERC) como en trasplantados renales. 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Esta mejora se debe sobre todo a la categorización de la población en 4 grupos diferentes, que quedan representados por 4 ecuaciones que emplean las mismas variables, pero con diferentes exponentes para la creatinina según sean los niveles séricos mayores o menores a 0,7mg/dL en mujeres y 0,9mg/dL en varones. En 2012 el mismo grupo de investigadores intentó mejorar las predicciones de las ecuaciones incorporando la cistatina C como un segundo marcador del FG, observando una discreta mejoría en su capacidad predictiva<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0175">9</a>. No obstante, los propios autores concluyeron que las ecuaciones con cistatina C y creatinina no deberían emplearse de rutina sino más bien para confirmar la existencia de insuficiencia renal.Los trabajos que han analizado la validez de las ecuaciones MDRD y CKD-EPI de 2009 en pacientes trasplantados renales han arrojado resultados dispares: unos encuentran un menor sesgo de CKD-EPI con respecto a la medición directa con trazador, mientras que otros siguen observando una mayor sobrestimación del FG con esta ecuación<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0135">1–3,10,11</a>, con menores sesgos empleando MDRD<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0135">1</a>. 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De las 556 mediciones disponibles se seleccionaron a aquellos pacientes que tuvieran determinaciones coincidentes de creatinina y cistatina C, incluyendo en el estudio solamente una medición por paciente. Por tanto, para el análisis contamos finalmente con 270 mediciones de FG con 51Cr-EDTA.La medición del FG fue realizada por el servicio de Medicina Nuclear del propio hospital empleando el aclaramiento plasmático de 51Cr-EDTA (mGFR). La metodología fue la siguiente: tras una única inyección de una dosis estandarizada del trazador se realizaron extracciones sanguíneas a los 120 y 240min, calculando el FG de acuerdo con la técnica empleada por Bröchner-Mortensen<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0210">16</a>. Los valores obtenidos fueron corregidos para la superficie corporal empleando la fórmula de DuBois y DuBois<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0215">17</a>. En el <a class="elsevierStyleCrossRef" href="#sec0055">anexo</a> se recogen las ecuaciones empleadas para realizar los cálculos para estimar el FG mediante las ecuaciones MDRD4 de 2006 con trazabilidad a IDMS (eGFR MDRD-IDMS)<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0220">18</a>, CKD-EPI de creatinina de 2009 (eGFR CKD-EPI-Cr)<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0160">6</a> y CKD-EPI con creatinina y cistatina C del 2012 (eGFR CKD-EPI-CistC y CKD-EPI-Cr+CistC)<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0175">9</a>.Se recopilaron las determinaciones bioquímicas de creatinina y cistatina C practicadas en fecha coincidente con la medición del FG 51Cr-EDTA. La determinación de creatinina se realizó con la técnica de Jaffé compensada con trazabilidad a IDMS (autoanalizador AU5832 de Beckman Coulter). Para una concentración de 0,78mg/dL el coeficiente de variación fue del 3,1%, para 1,84mg/dL del 2,2% y para 6,6mg/dL fue del 2,3%. La cistatina C fue medida mediante nefelometría (Immage 800 de Beckman Coulter) con coeficiente de variación intraensayo<1,2% e interensayo<3,25%. Este autoanalizador emplea el reactivo de Trimero Diagnostic con trazabilidad al material europeo certificado ERM-DA471/IFCC (Institute for Reference Materials and Measurements, IRMM).Para realizar el análisis estadístico comprobamos en primer lugar la normalidad de las distribuciones mediante el test de Kolmogorov-Smirnov para las variables mGFR y las diferentes eGFR. Los valores de mGFR y eGFR-MDRD-IDMS siguieron una distribución normal mientras que los valores de eGFR con todas las ecuaciones CKD-EPI no. Por ello empleamos la comparación de medias mediante el test de Wilcoxon para muestras pareadas y el análisis de correlación de Spearman para el grado de relación entre 2 variables cuantitativas. Realizamos un análisis de regresión lineal múltiple empleando como variable dependiente mGFR y como variables independientes el sexo, la edad, niveles séricos de creatinina y cistatina C para ver el grado de explicación de la varianza de mGFR con las variables introducidas. Empleamos las variables directamente o transformadas logarítmicamente como se realizó en el diseño de las ecuaciones originales de MDRD y CKD-EPI. Consideramos significativa una probabilidad p<0,05. El análisis estadístico fue realizado con el programa SPSS versión 22.La exactitud de las estimaciones fue expresada mediante el sesgo absoluto, el error cuadrático medio (root mean square error, RMSE) y con los valores P30 y P10. El sesgo absoluto fue calculado como la media aritmética de las diferencias eGFR-mGFR. Como algunas diferencias serán positivas y otras negativas, la desviación entre ambas medidas puede no quedar bien reflejada con el sesgo, por lo que calculamos también el RMSE: primero se calcularon las diferencias entre eGFR y mGFR, luego se elevaron al cuadrado, se sumaron, se obtuvo la media aritmética y finalmente se calculó su raíz cuadrada. También se calculó la desviación estándar de estas diferencias cuadráticas. Los valores P30 y P10 se calcularon como el porcentaje de pacientes cuyo valor de eGFR quedó incluido en un 30% o en un 10% por encima o por debajo del valor de referencia mGFR. La precisión fue estimada mediante la desviación estándar del sesgo absoluto, con la raíz cuadrada de la desviación cuadrática media y con el intervalo intercuartílico del sesgo. El intervalo intercuartílico se obtuvo restando el tercer cuartil del primer cuartil de los valores del sesgo absoluto. Por último, calculamos los valores de sensibilidad, especificidad, valor predictivo negativo, valor predictivo positivo y grado de concordancia (índice kappa) para la detección de un FG<60mL/min/1,73m2 con las ecuaciones de eGFR.ResultadosIncluimos en el estudio 270 mediciones del FG con 51Cr-EDTA realizadas en 270 pacientes. En la <a class="elsevierStyleCrossRef" href="#tbl0005">tabla 1</a> se resumen los datos epidemiológicos y los niveles séricos de creatinina y cistatina C así como el mGFR de la población estudiada. El 99,6% estaban bajo tratamiento con prednisona al realizarse la medición del FG con una dosis de 3,5-5mg/día en el 95% de los casos. La mayoría de los pacientes habían recibido un injerto de donante cadáver (89,6%).<elsevierMultimedia ident="tbl0005"></elsevierMultimedia>Relación entre mGFR con creatinina sérica y cistatina CLa creatinina sérica se correlacionó significativamente con el logaritmo de mGFR (r=−0,64, p<0,001). En la <a class="elsevierStyleCrossRef" href="#fig0005">figura 1</a>-izquierda se muestra esta relación pudiendo observarse que los valores para mGFR fueron superiores entre los varones, siendo además el grado de correlación mayor que en mujeres (varones r=−0,75 y mujeres r=−0,58, ambos p<0,001). La cistatina C se correlacionó algo peor con el logaritmo de mGFR (r=−0,52, p<0,001), sin encontrar diferencias entre sexos (<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#fig0005">figura 1</a>-derecha).<elsevierMultimedia ident="fig0005"></elsevierMultimedia>Al construir modelos de regresión lineal para mGFR empleando como variables predictoras las variables sexo, edad, creatinina y cistatina C con igual forma que las fórmulas publicadas para CKD-EPI de 2009 y 2012 encontramos coeficientes de correlación múltiple alrededor de 0,73 (p<0,001) con valores de R2 ajustados de 0,52. Por tanto, solamente la mitad de la variabilidad del FG medido con el aclaramiento plasmático de 51Cr-EDTA queda explicada con modelos de regresión que emplean estas variables en nuestra población trasplantada renal.Comparación entre mGFR y eGFR MDRD-IDMS y CKD-EPI-CrEl eGFR estimado con las ecuaciones MDRD-IDMS y CKD-EPI-Cr fue significativamente superior (p<0,001) a mGFR (<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#tbl0010">tabla 2</a>) y guardó correlación con mGFR en un grado similar, con una dispersión de los datos de aspecto muy parecido (<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#fig0010">fig. 2</a>).<elsevierMultimedia ident="tbl0010"></elsevierMultimedia><elsevierMultimedia ident="fig0010"></elsevierMultimedia>El sesgo absoluto de eGFR CKD-EPI-Cr fue superior al sesgo obtenido con MDRD-IDMS en el grupo completo y en cada uno de los subgrupos considerando los estadios de ERC. El sesgo de eGFR CKD-EPI-Cr fue especialmente importante en el grupo con mGFR≥60mL/min/1,73m2 que llegó a ser de casi 9mL/min/1,73m2 superior al de MDRD-IDMS. Al considerar RMSE observamos que con MDRD-IDMS se obtuvieron los valores más bajos para todos los estadios de ERC.El grado de sobrestimación del FG obtenido con la ecuación para eGFR MDRD-IDMS y para CKD-EPI-Cr no guardó relación con el valor de mGFR (<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#fig0015">fig. 3</a>-izquierda y <a class="elsevierStyleCrossRef" href="#fig0020">fig. 4</a>-izquierda). Sin embargo, la sobrestimación guardó una correlación directa con el valor estimado eGFR MDRD-IDMS y CKD-EPI-Cr con coeficientes de correlación 0,75 y 0,83 respectivamente (<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#fig0015">fig. 3</a>-derecha y <a class="elsevierStyleCrossRef" href="#fig0020">fig. 4</a>-derecha).<elsevierMultimedia ident="fig0015"></elsevierMultimedia><elsevierMultimedia ident="fig0020"></elsevierMultimedia>Comparación entre mGFR y eGFR CKD-EPI-CistC y eGFR CKD-EPI-Cr+CistCLos valores eGFR CKD-EPI-CistC y CKD-EPI-Cr+CistC fueron significativamente superiores (p<0,001) al mGFR (<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#tbl0010">tabla 2</a>), siendo también superiores a eGFR MDRD-IDMS globalmente. Al considerar por estadios de ERC encontramos en el estadio 4 un sesgo inferior al de MDRD-IDMS y superiores en los otros estadios.El sesgo de eGFR CKD-EPI-CistC y CKD-EPI-Cr+CistC con respecto a CKD-EPI-Cr fue menor para todos los estadios de ERC. El sesgo de eGFR CKD-EPI-CistC tenía una mayor dispersión en los datos con respecto a CKD-EPI-Cr+CistC y con el resto de las ecuaciones de eGFR. En la <a class="elsevierStyleCrossRef" href="#fig0025">figura 5</a> se muestra la relación entre eGFR CKD-EPI-CistC (izquierda) y CKD-EPI-CistC+Cr (derecha) con mGFR, con coeficiente de correlación de 0,49 y 0,64, respectivamente. Algunos valores pronosticados con la ecuación CKD-EPI-CistC fueron excesivamente elevados con respecto a mGFR.<elsevierMultimedia ident="fig0025"></elsevierMultimedia>Los valores de RMSE fueron superiores con CKD-EPI-CistC a los obtenidos con las otras 3 ecuaciones globalmente, salvo en estadio 4 en que fue parecido a eGFR CKD-EPI-Cr. El valor RMSE de CKD-EPI-CistC+Cr fue superior a MDRD-IDMS en todos los estadios salvo en el 4. El intervalo intercuartílico del sesgo de eGFR MDRD-IDMS fue el menor en todos los estadios de ERC.El sesgo con eGFR CKD-EPI-CistC no guardó correlación con el valor medido mGFR (<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#fig0030">fig. 6</a>-izquierda) pero sí mostró correlación con el valor estimado eGFR CKD-EPI-CistC (<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#fig0030">figura 6</a>-derecha) con coeficiente de correlación elevado (r=0,91). Con la ecuación CKD-EPI-Cr+CistC el sesgo cometido no guardó correlación con mGFR (<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#fig0035">fig. 7</a>-izquierda) pero sí guardó correlación con eGFR CKD-EPI-Cr+CistC (<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#fig0035">fig. 7</a>-derecha), con un coeficiente de correlación también elevado (r=0,85). Con ambas ecuaciones observamos sobrestimaciones muy importantes que llegaron a ser de más de 80mL/min/1,73 m2 superiores a mGFR con CKD-EPI-CistC y de más de 70mL/min/1,73 m2 con CKD-EPI-Cr+CistC.<elsevierMultimedia ident="fig0030"></elsevierMultimedia><elsevierMultimedia ident="fig0035"></elsevierMultimedia>Comparación de valores de exactitud P10 y P30, sensibilidad, especificidad y valores predictivosUn mGFR<60mL/min/1,73m2 se observó en un 91,9% de los pacientes trasplantados, mientras que con MDRD-IDMS encontramos un 67%, con CKD-EPI-Cr un 56,3%, con CKD-EPI-CistC un 61,1% y con CKD-EPI-CistC+Cr un 57,8%. En la <a class="elsevierStyleCrossRef" href="#tbl0010">tabla 2</a> se recogen los valores de exactitud P10 y P30 para las 4 ecuaciones de estimación del FG. Los valores P30 fueron similares para MDRD-IDMS, CKD-EPI-CistC y CKD-EPI-Cr+CistC y superiores a CKD-EPI-Cr en estadio 1+2 y estadio 3, mientras que en estadio 4 los valores de P30 fueron superiores para CKD-EPI-CistC y CKD-EPI-Cr+CistC. Los valores de P10 fueron superiores con CKD-EPI-CistC y CKD-EPI-Cr+CistC en prácticamente todos los estadios comparado con MDRD-IDMS y CKD-EPI-Cr.Considerando la capacidad de detectar un FG<60mL/min/1,73m2 observamos que MDRD-IDMS es la que mostraba mayor sensibilidad (<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#tbl0015">tabla 3</a>), con una especificidad algo menor que CKD-EPI-Cr+CistC. El valor predictivo positivo fue similar en todas las ecuaciones, mientras que el valor predictivo negativo fue ligeramente superior con MDRD-IDMS.<elsevierMultimedia ident="tbl0015"></elsevierMultimedia>Concordancia según estadios de ERCEn la <a class="elsevierStyleCrossRef" href="#tbl0020">tabla 4</a> se muestran los valores de concordancia entre todos los estadios de ERC y de mostrar un GFR<60mL/min/1,73m2. Los coeficientes fueron bajos para todas las ecuaciones en general, correspondiendo el más elevado al de la ecuación MDRD-IDMS seguido de CKD-EPI-Cr+CistC, siendo algo mayores al considerar solamente a los pacientes con mGFR<60mL/min/1,73m2.<elsevierMultimedia ident="tbl0020"></elsevierMultimedia>La baja concordancia se debió sobre todo a una reclasificación de los pacientes de los estadios 2, 3 y 4 con mGFR a estadios 1, 2 y 3 con las ecuaciones eGFR (<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#fig0040">fig. 8</a>), siendo menor para MDRD-IDMS en estadios 2 y 3 y mayor en estadio 4, con menor reclasificación para estadio 4 con CKD-EPI-Cr+CistC y CKD-EPI-CistC. En la <a class="elsevierStyleCrossRef" href="#fig0045">figura 9</a> se muestra el porcentaje de clasificación correcta dentro de los estadios 2, 3 y 4 por las 4 ecuaciones de eGFR, pudiendo observarse que MDRD-IDMS clasificó más pacientes correctamente en estadios 2 y 3 y que CKD-EPI-Cr+CistC o CKD-EPI-CistC clasificó correctamente con mayor frecuencia en estadio 4.<elsevierMultimedia ident="fig0040"></elsevierMultimedia><elsevierMultimedia ident="fig0045"></elsevierMultimedia>DiscusiónLa creatinina es el principal marcador de la función renal empleado en la práctica clínica diaria, pero su relación con el FG no es todo lo estrecha que cabría esperar, especialmente en trasplantados renales. En nuestros datos sobre trasplantados renales de un año de evolución, solamente alrededor del 50% de la variabilidad de mGFR pudo predecirse con los niveles séricos de creatinina, cistatina C, sexo y edad, indicando que hay otras variables muy influyentes que no controlamos. El mismo problema se plantea con las diferentes ecuaciones publicadas en la literatura, a lo que se añade otra complicación: los niveles de creatinina sérica en trasplantados renales guardan una relación algo diferente con el FG que en sujetos no trasplantados, lo que provoca que se sobrestime el grado de función renal calculado con estas ecuaciones<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0170">8,10</a>.El efecto de los esteroides alterando la relación creatinina sérica/masa muscular es el factor que se señala con mayor frecuencia como causante de tal discrepancia, aunque otros factores probablemente tienen un impacto cuantitativamente más importante. En algunos trabajos se señala una menor sobrestimación del FG en pacientes sin esteroides aunque estas diferencias cambian en la evolución postrasplante y se vuelven menos claras<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0150">4</a>. Otros autores no han logrado demostrar diferencias al comparar población con o sin esteroides<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0135">1,14</a> y otros consideran que dosis tan bajas como las empleadas en pacientes a largo plazo podrían no tener influencia<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0140">2</a>. En nuestro caso, la casi totalidad de los pacientes tenían dosis muy bajas de prednisona por lo que no hemos podido analizar esta influencia.La cistatina C es potencialmente mejor marcador de FG por tener menor influencia por edad, sexo, raza, masa muscular o peso corporal. En nuestro caso la relación con mGFR fue menor que con la creatinina, pero observamos que corregía las diferencias que podrían observarse en mGFR según sexos (<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#fig0005">fig. 1</a>-derecha). También con la cistatina C se ha señalado que pueden subir discretamente sus niveles por efecto de los esteroides a altas dosis, sin verse acompañado de cambios reales del FG<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0150">4,14</a>. El uso de trimetroprim se menciona como otro factor a tener en cuenta en la desviación de las ecuaciones en trasplantados renales aunque tendría menos impacto en el trasplantado estable de larga evolución<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0145">3</a>. Las hormonas tiroideas pueden hacer descender los niveles séricos de creatinina y subir los de la cistatina C, aunque la mayoría de los pacientes trasplantados no tienen patología tiroidea por lo que su impacto global debe ser escaso<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0155">5</a>.Desde la aparición de la ecuación MDRD-IDMS se han publicado varias ecuaciones por el grupo CKD-EPI para tratar de mejorar la estimación del FG. Algunos trabajos publicados analizan su rendimiento en población trasplantada renal con resultados dispares. Stevens et al.<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0225">19</a> estudiaron la validación en trasplantados renales de la ecuación CKD-EPI de 2009, observando que el sesgo global era menor con CKD-EPI que con MDRD-IDMS, aunque con pequeñas diferencias entre trasplantados y no trasplantados que ellos consideraron de escaso impacto, por lo que finalmente no incluyeron esta variable en la ecuación final. Sin embargo, al mirar con detalle los gráficos se puede observar que para FG≥60mL/min/1,73m2 la sobrestimación con CKD-EPI crece llegando a ser superior a los 10mL/min/1,73m2, con valores menos sesgados con la ecuación MDRD-IDMS. Cuando FG<60mL/min/1,73m2, los sesgos cometidos son menores y semejantes en ambas ecuaciones. En pacientes con índice de masa corporal inferior a 20kg/m2 todas las ecuaciones funcionaron pobremente por lo que incluso sugirieron emplear el peso corporal para mejorar las predicciones<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0170">8</a>. Por tanto, en este estudio ya existían dudas sobre la conveniente aplicación de la ecuación CKD-EPI-Cr en pacientes trasplantados renales con FG más elevados. Estudios comparativos posteriores en trasplantados renales también encontraron con CKD-EPI-Cr mayores sesgos y menor precisión que con MDRD-IDMS<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0230">20–23</a> con pocos trabajos apoyándola<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0185">11</a>. En 2012 Inker et al.<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0175">9</a> publicaron las nuevas ecuaciones CKD-EPI que incluían creatinina y cistatina C en las que se excluyó directamente a la población trasplantada renal por considerar que tenían otros muchos factores de variabilidad no bien conocidos.En nuestra experiencia observamos una sobrestimación significativa del FG en trasplantados renales empleando la ecuación MDRD-IDMS y con las ecuaciones CKD-EPI de 2009 y de 2012 comparando con el FG médico con el aclaramiento plasmático con 51Cr-EDTA. El sesgo promedio para MDRD-IDMS fue 11,1mL/min/1,73m2 seguido de 14,1mL/min/1,73m2 para CKD-EPI-Cr+CistC, siendo mayor para las otras ecuaciones. El sesgo encontrado por nosotros es algo mayor que el observado en trabajos anteriores en trasplantados renales, en los que varió para CKD-EPI-Cr entre −4,5 y 8,1mL/min/1,73m2<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0180">10,11,20</a>, aunque en otros llegaron hasta valores similares a los nuestros. Con las nuevas ecuaciones CKD-EPI de 2012, Masson et al.<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0190">12</a> encontraron en trasplantados renales un sesgo de −0,54mL/min/1,73m2 para CKD-EPI-Cr+CistC y de −2,82mL/min/1,73m2 para CKD-EPI-CistC, con menor sesgo que MDRD-IDMS y CKD-EPI-Cr. Sin embargo, Keddis et al.<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0205">15</a> observaron un sesgo de −5mL/min/1,73m2 y de −8,7mL/min/1,73m2, respectivamente y de −1,9 para MDRD-IDMS. Kukla et al.<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0200">14</a> encontraron un sesgo de +9mL/min/1,73m2 para CKD-EPI-Cr+CistC y de +8,6mL/min/1,73m2 para CKD-EPI-CistC y de 6,4mL/min/1,73m2 para MDRD-IDMS, valores que muestran un menor sesgo con MDRD-IDMS al igual que nosotros.El sesgo observado por nosotros se correlacionó y creció claramente con el valor estimado con todas las ecuaciones como puede verse en las <a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#fig0015">figuras 3, 4, 6 y 7</a>, siendo especialmente llamativos con las ecuaciones CKD-EPI-CistC y CKD-EPI-Cr+CistC. No guardó relación alguna con el mGFR con aclaramiento plasmático de 51Cr-EDTA. El uso de las ecuaciones con cistatina C en nuestro estudio sobrestimó excesivamente la función renal en aquellos pacientes con mejor FG, reduciendo el porcentaje de pacientes clasificados correctamente como se ve en las <a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#fig0040">figuras 8 y 9</a>. En estos pacientes el empleo de la ecuación MDRD-IDMS podría ser más adecuado por ser más conservadora<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0135">1,22,24</a>.Las diferencias observadas en los sesgos entre distintas series se atribuyen habitualmente a la propia demografía y a posibles diferencias en las técnicas de medición de la creatinina y cistatina C si no están estandarizadas, poniendo poco énfasis en la técnica empleada para medir el FG o el hecho de ser trasplantado renal<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0145">3</a>. En un estudio que analizó el sesgo comparando población sana (donantes de riñón) con población trasplantada y con insuficiencia renal, se observó que la edad influía mucho en el grado de sesgo, manteniéndose los trasplantados renales siempre por debajo de los individuos sanos<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0235">21</a>.En los estudios publicados sobre trasplantados renales se han empleado técnicas para la medición del FG tan variadas como el aclaramiento renal o plasmático de inulina, de iohexol, de iodotalamato, o el aclaramiento plasmático de 51Cr-EDTA o 99mTc-DTPA que, si bien presentan coeficientes de correlación que superan 0,9 con respecto al aclaramiento renal de inulina como estándar, cada técnica tiene su propio sesgo. Esto determina que a la hora de comparar resultados entre estudios pueden encontrarse importantes diferencias y sea algo difícil sacar conclusiones<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0145">3</a>. Por ejemplo, el aclaramiento renal de inulina da valores de FG inferiores a su aclaramiento plasmático. El aclaramiento plasmático de 99mTc-DTPA o de 51Cr-EDTA puede dar valores algo superiores al aclaramiento renal de inulina<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0255">25</a>. En el trabajo de Inker et al.<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0175">9</a> se desarrollaron las ecuaciones empleando el aclaramiento urinario o plasmático de iotalamato y para la validación usaron una población en la que se utilizaron gran variedad de métodos para medir el FG, por lo que los sesgos encontrados son un promedio de lo que cabría esperar al comparar poblaciones con técnicas diferentes. Para validar la ecuación CKD-EPI-Cr+CistC, Masson et al.<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0190">12</a> emplearon el aclaramiento urinario de inulina mientras que Keddis et a.<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0205">15</a> y Meeusen et al.<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0195">13</a> utilizaron aclaramiento de iotalamato para estimar el FG. La población de Keddis y Meeusen tenía un promedio de FG similar, con proporción de sexos y media de edad similares (proceden en parte de la misma fuente de datos, Mayo Clinic Foundation). La población de Masson et al.<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0190">12</a> tenía una edad algo inferior con mayor proporción de varones y excluyeron pacientes con<15mL/min/1,73m2 pese a lo cual en su serie el promedio de FG fue de 5mL/min/1,73m2 inferior para valores similares de creatinina y cistatina C. Nuestra población tenía menor edad, proporción de varones similar, niveles séricos algo más bajos de creatinina y cistatina C pese a lo cual obtuvimos un FG 7-12mL/min/1,73m2 inferior a las otras series, empleando como técnica el aclaramiento plasmático de 51Cr-EDTA. Esto podría explicar que nuestros sesgos sean algo mayores que en estas series y que se parezcan a los observados en otros trabajos <a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0225">19,26</a>.El sesgo como parámetro de ajuste de 2 técnicas no siempre refleja claramente lo que está ocurriendo: calcula las diferencias entre las 2 medidas, con sus signos, las suma y calcula su media aritmética. La regresión lineal construye una ecuación buscando también minimizar el sesgo (los residuos). Diferencias grandes positivas se cancelarán con diferencias grandes negativas, dando finalmente la apariencia de que se ajustan muy bien ambas técnicas si se logra un sesgo cercano a cero. Sin embargo, si se mira la desviación estándar o el intervalo intercuartílico del sesgo se observará mejor el impacto de estas grandes diferencias en el global del ajuste: cuanto mayor sea la desviación del sesgo, mayor es el error cometido en muchos individuos. La desviación estándar del sesgo en los diferentes estudios oscila entre 10-20mL/min/1,73m2 al igual que en nuestros datos, y si se analizan los gráficos de Bland-Altman de los diferentes estudios se observará que existe una gran dispersión en las diferencias de los datos individuales. En las <a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#fig0015">figuras 3, 4, 6 y 7</a> se puede observar que para un valor concreto de eGFR de cada ecuación el error cometido crece de forma importante en pacientes con FG>60mL/min/1,73m2, llegando a diferencias de más de 80-100mL/min/1,73m2 cuando se emplean las ecuaciones con cistatina C. En el trabajo de Inker et al.<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0175">9</a> también se menciona que la ecuación que emplea solo la cistatina C da peores resultados que cuando se emplea junto a la creatinina.La desviación cuadrática media o RMSE es preferida por algunos autores para comparar unas ecuaciones con otras, porque reflejan mejor las diferencias individuales al computar todas las diferencias como positivas y promediarlas. En nuestros datos con MDRD-IDMS se obtuvieron menores valores de RMSE, siendo solamente similar a las otras ecuaciones para pacientes con estadio 4 de ERC.Los valores de exactitud P30 y P10 observados en nuestra población fueron muy inferiores para todas las ecuaciones que los observados en otras series, siendo inferiores al 40,9% y al 59,1% respectivamente. En otras series se encuentran valores del 77-84% al pasar de MDRD-IDMS a CKD-EPI<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0135">1,11</a> y ascienden del 80,4% al 86,5% al pasar de MDRD-IDMS a CKD-EPI-Cr+CistC<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0205">15</a>. Inker et al.<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0175">9</a> encontraron valores P30 que mejoraron discretamente del 87,2% con CKD-EPI-Cr al 91,5% con CKD-EPI-Cr+CistC cuando GFR<60mL/min/1,73m2 y subieron del 92,2% al 97,7% cuando GFR>60mL/min/1,73m2. Esta aparente falta de rendimiento en nuestra población podría quedar explicada si asumimos que el FG con 51Cr-EDTA arroja mediciones entre 5 y 10mL/min inferiores a otras técnicas de medición del FG. En cualquier caso, en nuestros datos parece que el grado de mejoría alcanzado en P30 con CKD-EPI-Cr+CistC no es cuantitativamente importante con respecto a las otras ecuaciones que emplean solamente creatinina.Cuando consideramos el rendimiento de las diferentes ecuaciones en cuanto a su capacidad para detectar un FG<60mL/min/1,73m2 observamos que la ecuación MDRD-IDMS fue la que mostró la mayor sensibilidad, mientras que la mayor especificidad la mostró la ecuación CKD-EPI-Cr+CistC, lo cual es lógico dado que esta última da lugar a estimaciones mayores que MDRD-IDMS y cuando los niveles de creatinina y cistatina C están suficientemente elevados, arrojarán una estimación para FG claramente inferior a 60mL/min/1,73m2. Los valores predictivos positivos son similares para todas las ecuaciones mientras que los valores predictivos negativos son ligeramente mejores para las ecuaciones CKD-EPI.Nuestro estudio tiene como punto fuerte el haber realizado las mediciones de FG en todos los pacientes al año de recibir el injerto, lo cual dota de cierta homogeneidad a la población. En la mayoría de las series las mediciones se han realizado en diferentes momentos de la evolución del trasplante renal lo que puede provocar que la relación entre masa muscular, estado nutricional y dosis de esteroides pueda enturbiar la relación entre la creatinina sérica y el grado de función renal. Una limitación de nuestro estudio es el no poder analizar la influencia de la dosis de esteroides, porque la gran mayoría de los pacientes estaba con prednisona a dosis bajas como tratamiento de mantenimiento, aunque esto también aporta homogeneidad a la población analizada. Sería interesante poder comparar en una misma población, en un mismo momento de evolución del injerto renal y en un mismo paciente, 2 técnicas de medición diferentes del FG y analizar así las diferencias existentes en el sesgo entre las ecuaciones CKD-EPI y MDRD-IDMS y las técnicas de referencia que miden FG.En resumen, el FG estimado mediante las ecuaciones CKD-EPI que emplea creatinina y cistatina C séricas como marcadores de función renal en población trasplantada, presentan un sesgo mayor que la ecuación MDRD-IDMS cuando se utiliza el aclaramiento plasmático de 51Cr-EDTA como técnica de referencia para medir el FG. Estas ecuaciones producen una sobrestimación muy importante del FG cuando el eGFR es superior a 60mL/min/1,73m2, mientras que el error cometido se reduce por debajo de los observados con la ecuación MDRD-IDMS cuando el eGFR es inferior a 30mL/min/1,73m2. El grado de precisión encontrado con todas las ecuaciones fue bajo en todos los estadios de la ERC. Creemos que es importante considerar la técnica de referencia empleada para medir el FG en trasplantados renales a la hora de analizar el rendimiento de las diferentes ecuaciones MDRD-IDMS o CKD-EPI, dado que puede explicar las discrepancias encontradas en la literatura al comparar el grado de precisión de las diferentes ecuaciones.Conflicto de interesesLos autores declaran no tener conflicto de intereses acerca de los contenidos del artículo." 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ObjetivoAnalizar el rendimiento de las ecuaciones MDRD, CKD-EPI de 2009 y de 2012 en 270 pacientes trasplantados renales de un año de evolución, comparando con el FG medido con aclaramiento plasmático de 51Cr-EDTA. ResultadosEl FG medido fue 43,0±11,4 (18,2-79,4)mL/min/1,73m2, con niveles de creatinina de 1,42±0,46 (0,60-4,33)mg/dL y de cistatina C de 1,45±0,53 (0,42-3,48)mg/L. El FG medido se correlacionó moderadamente con creatinina (r=−0,61; p<0,001) y cistatina C (r=−0,52; p<0,001). Empleando técnicas de regresión lineal observamos que creatinina, cistatina C, sexo y edad solo explicaban el 52% de la varianza total del FG. Todas las ecuaciones sobrestimaron el FG, con sesgo medio de +11,1mL/min/1,73m2 para MDRD, +16,4mL/min/1,73m2 para CKD-EPI de 2009, +15mL/min/1,73m2 para CKD-EPI con cistatina C y +14,1mL/min/1,73m2 para CKD-EPI con creatinina y cistatina C de 2012. Las estimaciones con MDRD y CKD-EPI de 2009 se correlacionaron mejor con 51Cr-EDTA que CKD-EPI con creatinina y/o cistatina C. Las sobrestimaciones se correlacionaron negativamente con los niveles de creatinina y cistatina C, siendo más importantes para CKD-EPI con creatinina y/o cistatina C cuando el FG fue mayor de 60mL/min/1,73m2. ConclusionesLas ecuaciones CKD-EPI de 2012 con creatinina y/o cistatina C sobrestiman el FG de forma muy marcada en estadios 1 y 2 de la enfermedad renal crónica, por lo que en ellos sería recomendable emplear la ecuación MDRD. La técnica de referencia empleada para medir el FG parece tener una influencia muy importante en el sesgo de las ecuaciones." "secciones" => array:4 [ 0 => array:2 [ "identificador" => "abst0005" "titulo" => "Introducción" ] 1 => array:2 [ "identificador" => "abst0010" "titulo" => "Objetivo" ] 2 => array:2 [ "identificador" => "abst0015" "titulo" => "Resultados" ] 3 => array:2 [ "identificador" => "abst0020" "titulo" => "Conclusiones" ] ] ] "en" => array:3 [ "titulo" => "Abstract" "resumen" => "BackgroundWhen estimating the glomerular filtration rate (GFR) in kidney transplant patients, significant differences have been found between MDRD and the 2009 CKD-EPI equations, and reference techniques. ObjectiveTo analyse and compare the performance of MDRD and the 2009 and 2012 CKD-EPI equations against 51Cr-EDTA plasma clearance in measuring GFR in 270 kidney transplant patients after one year. ResultsThe mean measured GFR was 43.0±11.4 (18.2–79.4)ml/min/1.73m2, with creatinine levels of 1.42±0.46 (0.60-4.33)mg/dl and cystatin C levels of 1.45±0.53 (0.42-3.48)mg/l. This correlated moderately with creatinine (r=–0.61, P<.001) and cystatin C (r=–0.52, P<.001). Using linear regression techniques, it was found that creatinine, cystatin C, gender and age only explained 52% of GFR total variance. All equations overestimated GFR, with a mean bias of +11.1ml/min/1.73m2 for MDRD, +16.4ml/min/1.73m2 for 2009-CKD-EPI, +15ml/min/1.73m2 for CKD-EPI with cystatin C, and +14.1ml/min/1.73m2 for 2012-CKD-EPI with creatinine and cystatin C. eGFR by MDRD and the 2009 CKD-EPI equation correlated better with 51Cr-EDTA than CKD-EPI with creatinine and/or cystatin C. The overestimations were negatively correlated with creatinine and cystatin C levels, most significantly for CKD-EPI with creatinine and/or cystatin C when GFR was greater than 60ml/min/1.73m2. ConclusionsThe 2012 CKD-EPI equations with creatinine and/or cystatin C significantly overestimate GFR in stage 1 and 2 chronic kidney disease. The MDRD equations is therefore recommended in these cases. The reference method used to measure GFR seems to heavily influence the bias of the equations." "secciones" => array:4 [ 0 => array:2 [ "identificador" => "abst0025" "titulo" => "Background" ] 1 => array:2 [ "identificador" => "abst0030" "titulo" => "Objective" ] 2 => array:2 [ "identificador" => "abst0035" "titulo" => "Results" ] 3 => array:2 [ "identificador" => "abst0040" "titulo" => "Conclusions" ] ] ] ] "apendice" => array:1 [ 0 => array:1 [ "seccion" => array:1 [ 0 => array:4 [ "apendice" => "A continuación se detallan las ecuaciones empleadas para la estimación del filtrado glomerular (eGFR) a partir de los niveles séricos de creatinina (Cr) estandarizada a IDMS y/o los niveles séricos de cistatina C (CistC). Ecuación MDRD-IDMS con creatinina<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0220">18</a>: eGFR=175×Creatinina−1,154×Edad−0,203×1,212 (si raza negra) (×0,742 si mujer) Ecuación CKD-EPI con creatinina<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0160">6</a>: - Mujeres: Cr≤0,7mg/dL: eGFR=144×(Cr/0,7)−0,329×0,993 Edad (×1,159 si raza negra) Cr>0,7mg/dL: eGFR=144×(Cr/0,7)−1,209×0,993 Edad (×1,159 si raza negra) - Varones: Cr≤0,9mg/dL: eGFR=141×(Cr/0,9)−0,411×0,993 Edad (×1,159 si raza negra) Cr>0,9mg/dL: eGFR=141×(Cr/0,9)−1,209×0,993 Edad (×1,159 si raza negra) Ecuación CKD-EPI con cistatina C<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0175">9</a>: Cistatina C≤0,8mg/L: eGFR=133×(CistC/0,8)−0,499×0,996 Edad (×0,932 si mujer) Cistatina C>0,8mg/L: eGFR=133×(CistC/0,8)−1,328×0,996 Edad (×0,932 si mujer) Ecuación CKD-EPI con creatinina y cistatina C<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0175">9</a>: - Mujer y creatinina≤0,7mg/dL y cistatina C≤0,8mg/L: 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A" "titulo" => "ANEXO" "identificador" => "sec0055" ] ] ] ] "multimedia" => array:13 [ 0 => array:7 [ "identificador" => "fig0005" "etiqueta" => "Figura 1" "tipo" => "MULTIMEDIAFIGURA" "mostrarFloat" => true "mostrarDisplay" => false "figura" => array:1 [ 0 => array:4 [ "imagen" => "gr1.jpeg" "Alto" => 1114 "Ancho" => 2500 "Tamanyo" => 184177 ] ] "descripcion" => array:1 [ "es" => "Relación entre la creatinina (izquierda) y la cistatina C (derecha) con el filtrado glomerular medido (mGFR) mediante el aclaramiento plasmático de 51Cr-EDTA, mostrando ambos sexos por separado (mGFR se expresa en escala logarítmica)." ] ] 1 => array:7 [ "identificador" => "fig0010" "etiqueta" => "Figura 2" "tipo" => "MULTIMEDIAFIGURA" "mostrarFloat" => true "mostrarDisplay" => false "figura" => array:1 [ 0 => array:4 [ "imagen" => "gr2.jpeg" "Alto" => 1098 "Ancho" => 2500 "Tamanyo" => 217303 ] ] "descripcion" => array:1 [ "es" => "Relación entre el filtrado glomerular estimado (eGFR) con la ecuación 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Las variables cualitativas se muestran como recuento absoluto y entre paréntesis las frecuencias relativas." "tablatextoimagen" => array:1 [ 0 => array:2 [ "tabla" => array:1 [ 0 => """ <table border="0" frame="\n \t\t\t\t\tvoid\n \t\t\t\t" class=""><tbody title="tbody"><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">N \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">270 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">Edad (años) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">47±14 (18-72) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">Sexo (varones/mujeres) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">175/95 (64,8%/35,2%) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">Diabéticos \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">12 (4,4%) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">Peso (kg) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">74,8±13,4 (42,5-129) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">IMC (kg/m2) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">25,6±4,2 (16,4-37,9) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">Tipo donante \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">Vivo \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">28 (10,4%) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">Cadáver \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">242 (89,6%) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">Prednisona \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">269 (99,6%) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">Tacrolimus \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">201 (74,4%) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">Ciclosporina A \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">38 (14,1%) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">Rapamicina \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">17 (6,3%) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">Everolimus \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">14 (5,2%) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">Micofenolato de mofetilo/M. sódico \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">255 (94,4%) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">Creatinina (mg/dL) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">1,42±0,46 (0,60-4,33) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">Cistatina C (mg/L) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">1,45±0,53 (0,42-3,48) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">mGFR (mL/min/1,73m2) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">43,0±11,4 (18,2-79,4) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr></tbody></table> """ ] "imagenFichero" => array:1 [ 0 => "xTab2207617.png" ] ] ] ] "descripcion" => array:1 [ "es" => "Características de la población estudiada" ] ] 10 => array:8 [ "identificador" => "tbl0010" "etiqueta" => "Tabla 2" "tipo" => "MULTIMEDIATABLA" "mostrarFloat" => true "mostrarDisplay" => false "detalles" => array:1 [ 0 => array:3 [ "identificador" => "at2" "detalle" => "Tabla " "rol" => "short" ] ] "tabla" => array:3 [ "leyenda" => "2DE: desviación estándar; eGFR: GFR estimado con ecuación; IQR: intervalo intercuartílico; mGFR: GFR medido con 51Cr-EDTA; RMSE: root mean square error o error cuadrático medio.Sesgo: eGFR–mGFR.Los valores se expresan en mL/min/1,73 m2.P10 o P30: porcentaje de pacientes incluidos en un intervalo del 10% o del 30% del valor medido mGFR." "tablatextoimagen" => array:1 [ 0 => array:2 [ "tabla" => array:1 [ 0 => """ <table border="0" frame="\n \t\t\t\t\tvoid\n \t\t\t\t" class=""><thead title="thead"><tr title="table-row"><th class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-head\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">Método \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t\t\t</th><th class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-head\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">Media±DE \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t\t\t</th><th class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-head\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">Sesgo±DE \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t\t\t</th><th class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-head\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">IQR \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t\t\t</th><th class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-head\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">RMSE \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t\t\t</th><th class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-head\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">P10<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#tblfn0020">****</a> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t\t\t</th><th class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-head\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">P30<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#tblfn0020">****</a> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t\t\t</th></tr></thead><tbody title="tbody"><tr title="table-row"><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " colspan="7" align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">Todo (n=270):</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">mGFR \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">43,0±11,4 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">eGFR (MDRD-IDMS) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">54,1±17,1<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#tblfn0005">*</a> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">11,1±12,4 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">13,6 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">16,6±28,8 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">16,7% \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">48,5% \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">eGFR (CKD-EPI-Cr) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">59,3±20,0<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#tblfn0005">*</a> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">16,4±14,8<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#tblfn0005">*</a> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">17,8 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">22,0±28,8 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">14,8% \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">43,3% \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">eGFR (CKD-EPI-CistC) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">58,0±26,9<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#tblfn0005">*</a> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">15,0±23,5 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">27.6 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">27,9±40,2 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">23,0% \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">51,9% \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">eGFR (CKD-EPI-Cr+CistC) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">57,2±21,4<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#tblfn0005">*</a> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">14,1±16,7<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#tblfn0015">***</a> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">21,4 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">21,9±29,2 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">20,4% \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">51,1% \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " colspan="7" align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"></td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " colspan="7" align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">mGFR≥60 (n=22)</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">mGFR \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">67,0±5,1 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">eGFR (MDRD-IDMS) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">79,8±15,7<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#tblfn0010">**</a> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">12,8±15,0 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">22,7 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">19,4±23,1 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">27,3% \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">59,1% \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">eGFR (CKD-EPI-Cr) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">88,7±16,2<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#tblfn0005">*</a> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">21,7±15,2<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#tblfn0005">*</a> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">23,4 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">26,3±27,2<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#tblfn0015">***</a> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">18,2% \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">45,5% \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">eGFR (CKD-EPI-CistC) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">83,7±26,0<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#tblfn0010">**</a> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">16,5±24,1 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">41,5 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">28,7±36,8 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">40,9% \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">59,1% \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">eGFR (CKD-EPI-Cr+CistC) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">85,1±19,7<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#tblfn0005">*</a> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">18,2±17,8 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">30,5 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">25,2±29,6 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">36,4% \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">59,1% \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " colspan="7" align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"></td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " colspan="7" align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">mGFR<60 (n=248)</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">mGFR \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">40,9±9,2 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">eGFR (MDRD-IDMS) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">51,9±15,4<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#tblfn0005">*</a> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">11,0±12,1 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">13,1 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">16,4±23,1 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">15,7% \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">47,6% \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">eGFR (CKD-EPI-Cr) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">56,7±18,2<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#tblfn0005">*</a> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">15,9±14,7<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#tblfn0005">*</a> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">17,3 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">21,6±28,9 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">14,5% \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">43,1% \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">eGFR (CKD-EPI-CistC) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">55,7±25,8<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#tblfn0005">*</a> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">14,8±23,5 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">26,4 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">27,8±40,5 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">21,4% \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">51,2% \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">eGFR (CKD-EPI-Cr+CistC) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">54,7±19,8<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#tblfn0005">*</a> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">13,8±16,6<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#tblfn0015">***</a> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">20,9 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">21,6±29,2 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">19% \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">50,4% \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " colspan="7" align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"></td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " colspan="7" align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">30≤mGFR<60 (n=215)</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">mGFR \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">43,2±7,3 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">eGFR (MDRD-IDMS) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">54,5±14,3<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#tblfn0005">*</a> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">11,3±12,4 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">13,7 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">16,8±23,7 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">15,8% \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">48,8% \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">eGFR (CKD-EPI-Cr) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">59,8±17,0<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#tblfn0005">*</a> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">16,6±15,1<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#tblfn0005">*</a> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">17,3 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">22,4±29,6<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#tblfn0015">***</a> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">14% \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">42,8% \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">eGFR (CKD-EPI-CistC) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">59,5±25,5<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#tblfn0005">*</a> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">16,1±24,5 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">27,7 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">29,3±41,7<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#tblfn0015">***</a> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">21,9% \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">50,2% \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">eGFR (CKD-EPI-Cr+CistC) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">58,0±18,7<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#tblfn0005">*</a> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">14,7±17,1** \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">21,6 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">22,5±30,0<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#tblfn0015">***</a> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">18,1% \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">49,8% \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " colspan="7" align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"></td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " colspan="7" align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">mGFR<30 (n=33)</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">mGFR \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">25,7±3,6 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">eGFR (MDRD-IDMS) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">34,9±10,6<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#tblfn0005">*</a> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">9,2±9,6 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">11,6 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">13,2±17,1 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">15,2% \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">39,4% \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">eGFR (CKD-EPI-Cr) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">36,9±12,1<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#tblfn0005">*</a> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">11,2±11,1<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#tblfn0005">*</a> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">12,6 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">15,7±20,2<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#tblfn0015">***</a> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">18,2% \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">45,5% \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">eGFR (CKD-EPI-CistC) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">32,7±13,2b \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">7,0±13,5 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">18,7 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">15,0±19,8 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">18,2% \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">57,6% \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">eGFR (CKD-EPI-Cr+CistC) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">33,3±11,5b \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">7,6±11,3 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">13,5 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">13,4±13.4 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">24,2% \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">54,5% \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr></tbody></table> """ ] "imagenFichero" => array:1 [ 0 => "xTab2207618.png" ] ] ] "notaPie" => array:4 [ 0 => array:3 [ "identificador" => "tblfn0005" "etiqueta" => "*" "nota" => "p<0,001" ] 1 => array:3 [ "identificador" => "tblfn0010" "etiqueta" => "**" "nota" => "p<0,05 comparados con mGFR;" ] 2 => array:3 [ "identificador" => "tblfn0015" "etiqueta" => "***" "nota" => "p<0,005 comparados con MDRD-IDMS." ] 3 => array:3 [ "identificador" => "tblfn0020" "etiqueta" => "****" "nota" => "No se observaron diferencias significativas en P10 y P30 al compararlas con MDRD-IDMS." ] ] ] "descripcion" => array:1 [ "es" => "Rendimiento de las ecuaciones de estimación del filtrado glomerular en trasplantados renales comparándolas con su medición con el aclaramiento plasmático de 51Cr-EDTA" ] ] 11 => array:8 [ "identificador" => "tbl0015" "etiqueta" => "Tabla 3" "tipo" => "MULTIMEDIATABLA" "mostrarFloat" => true "mostrarDisplay" => false "detalles" => array:1 [ 0 => array:3 [ "identificador" => "at3" "detalle" => "Tabla " "rol" => "short" ] ] "tabla" => array:1 [ "tablatextoimagen" => array:1 [ 0 => array:2 [ "tabla" => array:1 [ 0 => """ <table border="0" frame="\n \t\t\t\t\tvoid\n \t\t\t\t" class=""><thead title="thead"><tr title="table-row"><th class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-head\n \t\t\t\t " align="" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t\t\t</th><th class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-head\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">S (%) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t\t\t</th><th class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-head\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">E (%) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t\t\t</th><th class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-head\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">VPP (%) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t\t\t</th><th class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-head\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">VPN (%) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t\t\t</th></tr></thead><tbody title="tbody"><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">MDRD-IDMS \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">72,2 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">90,9 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">98,9 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">22,5 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">CKD-EPI-Cr \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">60,9 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">95,5 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">99,3 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">17,8 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">CKD-EPI-CistC \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">64,9 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">81,8 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">97,6 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">17,1 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">CKD-EPI-Cr+CistC \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">62,9 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">100 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">100 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">19,3 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr></tbody></table> """ ] "imagenFichero" => array:1 [ 0 => "xTab2207619.png" ] ] ] ] "descripcion" => array:1 [ "es" => "Valores de sensibilidad (S), especificidad (E), valor predictivo positivo (VPP), valor predictivo negativo (VPN) de las diferentes ecuaciones de estimación eGFR para la capacidad de detectar un filtrado glomerular<60mL/min/1,73m2 medido con el aclaramiento plasmático de 51Cr-EDTA" ] ] 12 => array:8 [ "identificador" => "tbl0020" "etiqueta" => "Tabla 4" "tipo" => "MULTIMEDIATABLA" "mostrarFloat" => true "mostrarDisplay" => false "detalles" => array:1 [ 0 => array:3 [ "identificador" => "at4" "detalle" => "Tabla " "rol" => "short" ] ] "tabla" => array:1 [ "tablatextoimagen" => array:1 [ 0 => array:2 [ "tabla" => array:1 [ 0 => """ <table border="0" frame="\n \t\t\t\t\tvoid\n \t\t\t\t" class=""><thead title="thead"><tr title="table-row"><th class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-head\n \t\t\t\t " align="" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t" scope="col"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t\t\t</th><th class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-head\n \t\t\t\t " colspan="2" align="center" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">Todos los estadios ERC</th><th class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-head\n \t\t\t\t " colspan="2" align="center" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">mGFR<60mL/min/1,73m2</th></tr><tr title="table-row"><th class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-head\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">Método \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t\t\t</th><th class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-head\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">Concordancia (IC 95%) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t\t\t</th><th class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-head\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">p \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t\t\t</th><th class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-head\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">Concordancia (IC 95%) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t\t\t</th><th class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-head\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">p \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t\t\t</th></tr></thead><tbody title="tbody"><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">eGFR (MDRD-IDMS) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">0,23 (0,13; 0,33) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">0,002 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">0,26 (0,16; 0,36) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"><0,001 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">eGFR (CKD-EPI-Cr) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">0,08 (0,01; 0,16) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">0,012 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">0,19 (0,11; 0,27) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"><0,001 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">eGFR (CKD-EPI-CistC) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">0,15 (0,07; 0,23) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"><0,001 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">0,17 (0,08; 0,26) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"><0,001 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">eGFR (CKD-EPI-Cr+CistC) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">0,17 (0,09; 0,25) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"><0,001 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">0,22 (0,14; 0,30) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"><0,001 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr></tbody></table> """ ] "imagenFichero" => array:1 [ 0 => "xTab2207616.png" ] ] ] ] "descripcion" => array:1 [ "es" => "Coeficientes kappa de concordancia en la estadiaje de enfermedad renal crónica (ERC) empleando las ecuaciones de estimación MDRD-IDMS, CKD-EPI-Cr, CKD-EPI-CistC y CKD-EPI-Cr+CistC con respecto al filtrado glomerular medido con el aclaramiento plasmático de 51Cr-EDTA" ] ] ] "bibliografia" => array:2 [ "titulo" => "Bibliografía" "seccion" => array:1 [ 0 => array:2 [ "identificador" => "bibs0015" "bibliografiaReferencia" => array:26 [ 0 => array:3 [ "identificador" => "bib0135" "etiqueta" => "1" "referencia" => array:1 [ 0 => array:2 [ "contribucion" => array:1 [ 0 => array:2 [ "titulo" => "MDRD versus CKD-EPI equation to estimate glomerular filtration rate in kidney transplant recipients" "autores" => array:1 [ 0 => array:2 [ "etal" => true "autores" => array:6 [ 0 => "I. 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Comparación de las ecuaciones MDRD y de las antiguas ecuaciones CKD-EPI frente a las nuevas ecuaciones CKD-EPI en pacientes con trasplante renal cuando se emplea 51Cr-EDTA para medir el filtrado glomerular

Comparison of MDRD and the old CKD-EPI equations with the new CKD-EPI equations in kidney transplant patients when glomerular filtration rate is measured with 51Cr-EDTA

Francisco José Borrego Utiela,

Autor para correspondencia

fborregou@senefro.org

Autor para correspondencia.

, Angel Miguel Ramírez Navarrob, Rafael Esteban de la Rosac, Juan Antonio Bravo Sotoc

a Unidad de Gestión Clínica de Nefrología, Complejo Hospitalario de Jaén, Jaén, España

b Unidad de Gestión Clínica de Medicina Nuclear, Hospital Regional Universitario Virgen de las Nieves, Granada, España

c Unidad de Gestión Clínica de Nefrología, Hospital Regional Universitario Virgen de las Nieves, Granada, España

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Estas t&#233;cnicas resultan caras y poco pr&#225;cticas para realizar un seguimiento de la funci&#243;n renal&#44; motivo por el que se han ido desarrollando ecuaciones que permiten estimar con suficiente precisi&#243;n y exactitud el grado de funci&#243;n renal&#44; tanto en pacientes con enfermedad renal cr&#243;nica &#40;ERC&#41; como en trasplantados renales&#46; Los marcadores elegidos para su construcci&#243;n han sido la creatinina y la cistatina C&#44; sustancias cuyos niveles s&#233;ricos pueden verse modificados por factores diferentes al FG en pacientes trasplantados renales<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0150"><span class="elsevierStyleSup">4&#44;5</span></a>&#46;</p><p id="par0010" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Las ecuaciones CKD-EPI con creatinina fueron desarrolladas para reducir la infraestimaci&#243;n sistem&#225;tica que se produc&#237;a en el FG con la ecuaci&#243;n del estudio MDRD cuando se aplicaba a poblaci&#243;n de menor edad&#44; sexo femenino y niveles de creatinina m&#225;s bajos<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0160"><span class="elsevierStyleSup">6&#44;7</span></a>&#46; En el desarrollo de la ecuaci&#243;n CKD-EPI en 2009 se incluyeron pacientes con mayores valores de FG lo que permiti&#243; mejorar las estimaciones con respecto a la ecuaci&#243;n MDRD<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0160"><span class="elsevierStyleSup">6&#44;8</span></a>&#46; Esta mejora se debe sobre todo a la categorizaci&#243;n de la poblaci&#243;n en 4 grupos diferentes&#44; que quedan representados por 4 ecuaciones que emplean las mismas variables&#44; pero con diferentes exponentes para la creatinina seg&#250;n sean los niveles s&#233;ricos mayores o menores a 0&#44;7<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>mg&#47;dL en mujeres y 0&#44;9<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>mg&#47;dL en varones&#46; En 2012 el mismo grupo de investigadores intent&#243; mejorar las predicciones de las ecuaciones incorporando la cistatina C como un segundo marcador del FG&#44; observando una discreta mejor&#237;a en su capacidad predictiva<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0175"><span class="elsevierStyleSup">9</span></a>&#46; No obstante&#44; los propios autores concluyeron que las ecuaciones con cistatina C y creatinina no deber&#237;an emplearse de rutina sino m&#225;s bien para confirmar la existencia de insuficiencia renal&#46;</p><p id="par0015" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Los trabajos que han analizado la validez de las ecuaciones MDRD y CKD-EPI de 2009 en pacientes trasplantados renales han arrojado resultados dispares&#58; unos encuentran un menor sesgo de CKD-EPI con respecto a la medici&#243;n directa con trazador&#44; mientras que otros siguen observando una mayor sobrestimaci&#243;n del FG con esta ecuaci&#243;n<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0135"><span class="elsevierStyleSup">1&#8211;3&#44;10&#44;11</span></a>&#44; con menores sesgos empleando MDRD<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0135"><span class="elsevierStyleSup">1</span></a>&#46; Con las ecuaciones CKD-EPI del 2012 se ha encontrado un menor sesgo que con MDRD<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0190"><span class="elsevierStyleSup">12&#8211;14</span></a>&#44; demostrando adem&#225;s que estos valores de FG estimado en pacientes trasplantados guardan buena correlaci&#243;n con diferentes factores de riesgo<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0205"><span class="elsevierStyleSup">15</span></a>&#46;</p><p id="par0020" class="elsevierStylePara elsevierViewall">El objetivo del presente estudio fue analizar el grado de acuerdo entre la estimaci&#243;n del FG empleando las ecuaciones MDRD&#44; CKD-EPI de 2009 y las nuevas ecuaciones CKD-EPI de 2012&#44; compar&#225;ndolas con el FG medido mediante el aclaramiento plasm&#225;tico de <span class="elsevierStyleSup">51</span>Cr-EDTA en pacientes trasplantados renales en situaci&#243;n cl&#237;nica estable&#46;</p></span><span id="sec0010" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0070">Material y m&#233;todos</span><p id="par0025" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Se trata de un estudio retrospectivo para el cual revisamos a los pacientes con trasplante renal realizado en la Unidad de Trasplante Renal del Hospital Regional Universitario &#171;Virgen de las Nieves&#187; de Granada&#44; de m&#225;s de 18 a&#241;os de edad&#44; con funci&#243;n renal estable y en los que se hubiera realizado una medici&#243;n del FG al a&#241;o postrasplante&#46; De las 556 mediciones disponibles se seleccionaron a aquellos pacientes que tuvieran determinaciones coincidentes de creatinina y cistatina C&#44; incluyendo en el estudio solamente una medici&#243;n por paciente&#46; Por tanto&#44; para el an&#225;lisis contamos finalmente con 270 mediciones de FG con <span class="elsevierStyleSup">51</span>Cr-EDTA&#46;</p><p id="par0030" class="elsevierStylePara elsevierViewall">La medici&#243;n del FG fue realizada por el servicio de Medicina Nuclear del propio hospital empleando el aclaramiento plasm&#225;tico de <span class="elsevierStyleSup">51</span>Cr-EDTA &#40;mGFR&#41;&#46; La metodolog&#237;a fue la siguiente&#58; tras una &#250;nica inyecci&#243;n de una dosis estandarizada del trazador se realizaron extracciones sangu&#237;neas a los 120 y 240<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>min&#44; calculando el FG de acuerdo con la t&#233;cnica empleada por Br&#246;chner-Mortensen<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0210"><span class="elsevierStyleSup">16</span></a>&#46; Los valores obtenidos fueron corregidos para la superficie corporal empleando la f&#243;rmula de DuBois y DuBois<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0215"><span class="elsevierStyleSup">17</span></a>&#46; En el <a class="elsevierStyleCrossRef" href="#sec0055">anexo</a> se recogen las ecuaciones empleadas para realizar los c&#225;lculos para estimar el FG mediante las ecuaciones MDRD4 de 2006 con trazabilidad a IDMS &#40;eGFR MDRD-IDMS&#41;<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0220"><span class="elsevierStyleSup">18</span></a>&#44; CKD-EPI de creatinina de 2009 &#40;eGFR CKD-EPI-Cr&#41;<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0160"><span class="elsevierStyleSup">6</span></a> y CKD-EPI con creatinina y cistatina C del 2012 &#40;eGFR CKD-EPI-CistC y CKD-EPI-Cr<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>&#43;<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>CistC&#41;<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0175"><span class="elsevierStyleSup">9</span></a>&#46;</p><p id="par0035" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Se recopilaron las determinaciones bioqu&#237;micas de creatinina y cistatina C practicadas en fecha coincidente con la medici&#243;n del FG <span class="elsevierStyleSup">51</span>Cr-EDTA&#46; La determinaci&#243;n de creatinina se realiz&#243; con la t&#233;cnica de Jaff&#233; compensada con trazabilidad a IDMS &#40;autoanalizador AU5832 de Beckman Coulter&#41;&#46; Para una concentraci&#243;n de 0&#44;78<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>mg&#47;dL el coeficiente de variaci&#243;n fue del 3&#44;1&#37;&#44; para 1&#44;84<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>mg&#47;dL del 2&#44;2&#37; y para 6&#44;6<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>mg&#47;dL fue del 2&#44;3&#37;&#46; La cistatina C fue medida mediante nefelometr&#237;a &#40;Immage 800 de Beckman Coulter&#41; con coeficiente de variaci&#243;n intraensayo<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>&#60;<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>1&#44;2&#37; e interensayo<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>&#60;<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>3&#44;25&#37;&#46; Este autoanalizador emplea el reactivo de Trimero Diagnostic con trazabilidad al material europeo certificado ERM-DA471&#47;IFCC &#40;Institute for Reference Materials and Measurements&#44; IRMM&#41;&#46;</p><p id="par0040" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Para realizar el an&#225;lisis estad&#237;stico comprobamos en primer lugar la normalidad de las distribuciones mediante el test de Kolmogorov-Smirnov para las variables mGFR y las diferentes eGFR&#46; Los valores de mGFR y eGFR-MDRD-IDMS siguieron una distribuci&#243;n normal mientras que los valores de eGFR con todas las ecuaciones CKD-EPI no&#46; Por ello empleamos la comparaci&#243;n de medias mediante el test de Wilcoxon para muestras pareadas y el an&#225;lisis de correlaci&#243;n de Spearman para el grado de relaci&#243;n entre 2 variables cuantitativas&#46; Realizamos un an&#225;lisis de regresi&#243;n lineal m&#250;ltiple empleando como variable dependiente mGFR y como variables independientes el sexo&#44; la edad&#44; niveles s&#233;ricos de creatinina y cistatina C para ver el grado de explicaci&#243;n de la varianza de mGFR con las variables introducidas&#46; Empleamos las variables directamente o transformadas logar&#237;tmicamente como se realiz&#243; en el dise&#241;o de las ecuaciones originales de MDRD y CKD-EPI&#46; Consideramos significativa una probabilidad p<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>&#60;<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>0&#44;05&#46; El an&#225;lisis estad&#237;stico fue realizado con el programa SPSS versi&#243;n 22&#46;</p><p id="par0045" class="elsevierStylePara elsevierViewall">La exactitud de las estimaciones fue expresada mediante el sesgo absoluto&#44; el error cuadr&#225;tico medio &#40;root mean square error&#44; RMSE&#41; y con los valores P30 y P10&#46; El sesgo absoluto fue calculado como la media aritm&#233;tica de las diferencias eGFR-mGFR&#46; Como algunas diferencias ser&#225;n positivas y otras negativas&#44; la desviaci&#243;n entre ambas medidas puede no quedar bien reflejada con el sesgo&#44; por lo que calculamos tambi&#233;n el RMSE&#58; primero se calcularon las diferencias entre eGFR y mGFR&#44; luego se elevaron al cuadrado&#44; se sumaron&#44; se obtuvo la media aritm&#233;tica y finalmente se calcul&#243; su ra&#237;z cuadrada&#46; Tambi&#233;n se calcul&#243; la desviaci&#243;n est&#225;ndar de estas diferencias cuadr&#225;ticas&#46; Los valores P30 y P10 se calcularon como el porcentaje de pacientes cuyo valor de eGFR qued&#243; incluido en un 30&#37; o en un 10&#37; por encima o por debajo del valor de referencia mGFR&#46; La precisi&#243;n fue estimada mediante la desviaci&#243;n est&#225;ndar del sesgo absoluto&#44; con la ra&#237;z cuadrada de la desviaci&#243;n cuadr&#225;tica media y con el intervalo intercuart&#237;lico del sesgo&#46; El intervalo intercuart&#237;lico se obtuvo restando el tercer cuartil del primer cuartil de los valores del sesgo absoluto&#46; Por &#250;ltimo&#44; calculamos los valores de sensibilidad&#44; especificidad&#44; valor predictivo negativo&#44; valor predictivo positivo y grado de concordancia &#40;&#237;ndice kappa&#41; para la detecci&#243;n de un FG<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>&#60;<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>60<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>mL&#47;min&#47;1&#44;73<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>m<span class="elsevierStyleSup">2</span> con las ecuaciones de eGFR&#46;</p></span><span id="sec0015" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0075">Resultados</span><p id="par0050" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Incluimos en el estudio 270 mediciones del FG con <span class="elsevierStyleSup">51</span>Cr-EDTA realizadas en 270 pacientes&#46; En la <a class="elsevierStyleCrossRef" href="#tbl0005">tabla 1</a> se resumen los datos epidemiol&#243;gicos y los niveles s&#233;ricos de creatinina y cistatina C as&#237; como el mGFR de la poblaci&#243;n estudiada&#46; El 99&#44;6&#37; estaban bajo tratamiento con prednisona al realizarse la medici&#243;n del FG con una dosis de 3&#44;5-5<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>mg&#47;d&#237;a en el 95&#37; de los casos&#46; La mayor&#237;a de los pacientes hab&#237;an recibido un injerto de donante cad&#225;ver &#40;89&#44;6&#37;&#41;&#46;</p><elsevierMultimedia ident="tbl0005"></elsevierMultimedia><span id="sec0020" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0080">Relaci&#243;n entre mGFR con creatinina s&#233;rica y cistatina C</span><p id="par0055" class="elsevierStylePara elsevierViewall">La creatinina s&#233;rica se correlacion&#243; significativamente con el logaritmo de mGFR &#40;r<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>&#61;<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>&#8722;0&#44;64&#44; p&#60;<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>0&#44;001&#41;&#46; En la <a class="elsevierStyleCrossRef" href="#fig0005">figura 1</a>-izquierda se muestra esta relaci&#243;n pudiendo observarse que los valores para mGFR fueron superiores entre los varones&#44; siendo adem&#225;s el grado de correlaci&#243;n mayor que en mujeres &#40;varones r<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>&#61;<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>&#8722;0&#44;75 y mujeres r<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>&#61;<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>&#8722;0&#44;58&#44; ambos p<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>&#60;<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>0&#44;001&#41;&#46; La cistatina C se correlacion&#243; algo peor con el logaritmo de mGFR &#40;r<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>&#61;<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>&#8722;0&#44;52&#44; p<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>&#60;<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>0&#44;001&#41;&#44; sin encontrar diferencias entre sexos &#40;<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#fig0005">figura 1</a>-derecha&#41;&#46;</p><elsevierMultimedia ident="fig0005"></elsevierMultimedia><p id="par0060" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Al construir modelos de regresi&#243;n lineal para mGFR empleando como variables predictoras las variables sexo&#44; edad&#44; creatinina y cistatina C con igual forma que las f&#243;rmulas publicadas para CKD-EPI de 2009 y 2012 encontramos coeficientes de correlaci&#243;n m&#250;ltiple alrededor de 0&#44;73 &#40;p<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>&#60;<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>0&#44;001&#41; con valores de R<span class="elsevierStyleSup">2</span> ajustados de 0&#44;52&#46; Por tanto&#44; solamente la mitad de la variabilidad del FG medido con el aclaramiento plasm&#225;tico de <span class="elsevierStyleSup">51</span>Cr-EDTA queda explicada con modelos de regresi&#243;n que emplean estas variables en nuestra poblaci&#243;n trasplantada renal&#46;</p></span><span id="sec0025" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0085">Comparaci&#243;n entre mGFR y eGFR MDRD-IDMS y CKD-EPI-Cr</span><p id="par0065" class="elsevierStylePara elsevierViewall">El eGFR estimado con las ecuaciones MDRD-IDMS y CKD-EPI-Cr fue significativamente superior &#40;p<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>&#60;<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>0&#44;001&#41; a mGFR &#40;<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#tbl0010">tabla 2</a>&#41; y guard&#243; correlaci&#243;n con mGFR en un grado similar&#44; con una dispersi&#243;n de los datos de aspecto muy parecido &#40;<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#fig0010">fig&#46; 2</a>&#41;&#46;</p><elsevierMultimedia ident="tbl0010"></elsevierMultimedia><elsevierMultimedia ident="fig0010"></elsevierMultimedia><p id="par0070" class="elsevierStylePara elsevierViewall">El sesgo absoluto de eGFR CKD-EPI-Cr fue superior al sesgo obtenido con MDRD-IDMS en el grupo completo y en cada uno de los subgrupos considerando los estadios de ERC&#46; El sesgo de eGFR CKD-EPI-Cr fue especialmente importante en el grupo con mGFR<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>&#8805;60<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>mL&#47;min&#47;1&#44;73<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>m<span class="elsevierStyleSup">2</span> que lleg&#243; a ser de casi 9<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>mL&#47;min&#47;1&#44;73<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>m<span class="elsevierStyleSup">2</span> superior al de MDRD-IDMS&#46; Al considerar RMSE observamos que con MDRD-IDMS se obtuvieron los valores m&#225;s bajos para todos los estadios de ERC&#46;</p><p id="par0075" class="elsevierStylePara elsevierViewall">El grado de sobrestimaci&#243;n del FG obtenido con la ecuaci&#243;n para eGFR MDRD-IDMS y para CKD-EPI-Cr no guard&#243; relaci&#243;n con el valor de mGFR &#40;<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#fig0015">fig&#46; 3</a>-izquierda y <a class="elsevierStyleCrossRef" href="#fig0020">fig&#46; 4</a>-izquierda&#41;&#46; Sin embargo&#44; la sobrestimaci&#243;n guard&#243; una correlaci&#243;n directa con el valor estimado eGFR MDRD-IDMS y CKD-EPI-Cr con coeficientes de correlaci&#243;n 0&#44;75 y 0&#44;83 respectivamente &#40;<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#fig0015">fig&#46; 3</a>-derecha y <a class="elsevierStyleCrossRef" href="#fig0020">fig&#46; 4</a>-derecha&#41;&#46;</p><elsevierMultimedia ident="fig0015"></elsevierMultimedia><elsevierMultimedia ident="fig0020"></elsevierMultimedia></span><span id="sec0030" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0090">Comparaci&#243;n entre mGFR y eGFR CKD-EPI-CistC y eGFR CKD-EPI-Cr<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>&#43;<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>CistC</span><p id="par0080" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Los valores eGFR CKD-EPI-CistC y CKD-EPI-Cr<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>&#43;<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>CistC fueron significativamente superiores &#40;p<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>&#60;<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>0&#44;001&#41; al mGFR &#40;<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#tbl0010">tabla 2</a>&#41;&#44; siendo tambi&#233;n superiores a eGFR MDRD-IDMS globalmente&#46; Al considerar por estadios de ERC encontramos en el estadio 4 un sesgo inferior al de MDRD-IDMS y superiores en los otros estadios&#46;</p><p id="par0085" class="elsevierStylePara elsevierViewall">El sesgo de eGFR CKD-EPI-CistC y CKD-EPI-Cr<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>&#43;<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>CistC con respecto a CKD-EPI-Cr fue menor para todos los estadios de ERC&#46; El sesgo de eGFR CKD-EPI-CistC ten&#237;a una mayor dispersi&#243;n en los datos con respecto a CKD-EPI-Cr<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>&#43;<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>CistC y con el resto de las ecuaciones de eGFR&#46; En la <a class="elsevierStyleCrossRef" href="#fig0025">figura 5</a> se muestra la relaci&#243;n entre eGFR CKD-EPI-CistC &#40;izquierda&#41; y CKD-EPI-CistC<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>&#43;<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>Cr &#40;derecha&#41; con mGFR&#44; con coeficiente de correlaci&#243;n de 0&#44;49 y 0&#44;64&#44; respectivamente&#46; Algunos valores pronosticados con la ecuaci&#243;n CKD-EPI-CistC fueron excesivamente elevados con respecto a mGFR&#46;</p><elsevierMultimedia ident="fig0025"></elsevierMultimedia><p id="par0090" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Los valores de RMSE fueron superiores con CKD-EPI-CistC a los obtenidos con las otras 3 ecuaciones globalmente&#44; salvo en estadio 4 en que fue parecido a eGFR CKD-EPI-Cr&#46; El valor RMSE de CKD-EPI-CistC<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>&#43;<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>Cr fue superior a MDRD-IDMS en todos los estadios salvo en el 4&#46; El intervalo intercuart&#237;lico del sesgo de eGFR MDRD-IDMS fue el menor en todos los estadios de ERC&#46;</p><p id="par0095" class="elsevierStylePara elsevierViewall">El sesgo con eGFR CKD-EPI-CistC no guard&#243; correlaci&#243;n con el valor medido mGFR &#40;<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#fig0030">fig&#46; 6</a>-izquierda&#41; pero s&#237; mostr&#243; correlaci&#243;n con el valor estimado eGFR CKD-EPI-CistC &#40;<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#fig0030">figura 6</a>-derecha&#41; con coeficiente de correlaci&#243;n elevado &#40;r<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>&#61;<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>0&#44;91&#41;&#46; Con la ecuaci&#243;n CKD-EPI-Cr<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>&#43;<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>CistC el sesgo cometido no guard&#243; correlaci&#243;n con mGFR &#40;<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#fig0035">fig&#46; 7</a>-izquierda&#41; pero s&#237; guard&#243; correlaci&#243;n con eGFR CKD-EPI-Cr<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>&#43;<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>CistC &#40;<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#fig0035">fig&#46; 7</a>-derecha&#41;&#44; con un coeficiente de correlaci&#243;n tambi&#233;n elevado &#40;r<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>&#61;<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>0&#44;85&#41;&#46; Con ambas ecuaciones observamos sobrestimaciones muy importantes que llegaron a ser de m&#225;s de 80<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>mL&#47;min&#47;1&#44;73 m<span class="elsevierStyleSup">2</span> superiores a mGFR con CKD-EPI-CistC y de m&#225;s de 70<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>mL&#47;min&#47;1&#44;73 m<span class="elsevierStyleSup">2</span> con CKD-EPI-Cr<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>&#43;<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>CistC&#46;</p><elsevierMultimedia ident="fig0030"></elsevierMultimedia><elsevierMultimedia ident="fig0035"></elsevierMultimedia></span><span id="sec0035" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0095">Comparaci&#243;n de valores de exactitud P10 y P30&#44; sensibilidad&#44; especificidad y valores predictivos</span><p id="par0100" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Un mGFR<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>&#60;<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>60<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>mL&#47;min&#47;1&#44;73<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>m<span class="elsevierStyleSup">2</span> se observ&#243; en un 91&#44;9&#37; de los pacientes trasplantados&#44; mientras que con MDRD-IDMS encontramos un 67&#37;&#44; con CKD-EPI-Cr un 56&#44;3&#37;&#44; con CKD-EPI-CistC un 61&#44;1&#37; y con CKD-EPI-CistC<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>&#43;<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>Cr un 57&#44;8&#37;&#46; En la <a class="elsevierStyleCrossRef" href="#tbl0010">tabla 2</a> se recogen los valores de exactitud P10 y P30 para las 4 ecuaciones de estimaci&#243;n del FG&#46; Los valores P30 fueron similares para MDRD-IDMS&#44; CKD-EPI-CistC y CKD-EPI-Cr<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>&#43;<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>CistC y superiores a CKD-EPI-Cr en estadio 1<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>&#43;<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>2 y estadio 3&#44; mientras que en estadio 4 los valores de P30 fueron superiores para CKD-EPI-CistC y CKD-EPI-Cr<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>&#43;<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>CistC&#46; Los valores de P10 fueron superiores con CKD-EPI-CistC y CKD-EPI-Cr<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>&#43;<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>CistC en pr&#225;cticamente todos los estadios comparado con MDRD-IDMS y CKD-EPI-Cr&#46;</p><p id="par0105" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Considerando la capacidad de detectar un FG<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>&#60;<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>60<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>mL&#47;min&#47;1&#44;73<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>m<span class="elsevierStyleSup">2</span> observamos que MDRD-IDMS es la que mostraba mayor sensibilidad &#40;<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#tbl0015">tabla 3</a>&#41;&#44; con una especificidad algo menor que CKD-EPI-Cr<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>&#43;<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>CistC&#46; El valor predictivo positivo fue similar en todas las ecuaciones&#44; mientras que el valor predictivo negativo fue ligeramente superior con MDRD-IDMS&#46;</p><elsevierMultimedia ident="tbl0015"></elsevierMultimedia></span><span id="sec0040" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0100">Concordancia seg&#250;n estadios de ERC</span><p id="par0110" class="elsevierStylePara elsevierViewall">En la <a class="elsevierStyleCrossRef" href="#tbl0020">tabla 4</a> se muestran los valores de concordancia entre todos los estadios de ERC y de mostrar un GFR<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>&#60;<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>60<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>mL&#47;min&#47;1&#44;73<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>m<span class="elsevierStyleSup">2</span>&#46; Los coeficientes fueron bajos para todas las ecuaciones en general&#44; correspondiendo el m&#225;s elevado al de la ecuaci&#243;n MDRD-IDMS seguido de CKD-EPI-Cr<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>&#43;<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>CistC&#44; siendo algo mayores al considerar solamente a los pacientes con mGFR<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>&#60;<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>60<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>mL&#47;min&#47;1&#44;73<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>m<span class="elsevierStyleSup">2</span>&#46;</p><elsevierMultimedia ident="tbl0020"></elsevierMultimedia><p id="par0115" class="elsevierStylePara elsevierViewall">La baja concordancia se debi&#243; sobre todo a una reclasificaci&#243;n de los pacientes de los estadios 2&#44; 3 y 4 con mGFR a estadios 1&#44; 2 y 3 con las ecuaciones eGFR &#40;<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#fig0040">fig&#46; 8</a>&#41;&#44; siendo menor para MDRD-IDMS en estadios 2 y 3 y mayor en estadio 4&#44; con menor reclasificaci&#243;n para estadio 4 con CKD-EPI-Cr<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>&#43;<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>CistC y CKD-EPI-CistC&#46; En la <a class="elsevierStyleCrossRef" href="#fig0045">figura 9</a> se muestra el porcentaje de clasificaci&#243;n correcta dentro de los estadios 2&#44; 3 y 4 por las 4 ecuaciones de eGFR&#44; pudiendo observarse que MDRD-IDMS clasific&#243; m&#225;s pacientes correctamente en estadios 2 y 3 y que CKD-EPI-Cr<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>&#43;<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>CistC o CKD-EPI-CistC clasific&#243; correctamente con mayor frecuencia en estadio 4&#46;</p><elsevierMultimedia ident="fig0040"></elsevierMultimedia><elsevierMultimedia ident="fig0045"></elsevierMultimedia></span></span><span id="sec0045" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0105">Discusi&#243;n</span><p id="par0120" class="elsevierStylePara elsevierViewall">La creatinina es el principal marcador de la funci&#243;n renal empleado en la pr&#225;ctica cl&#237;nica diaria&#44; pero su relaci&#243;n con el FG no es todo lo estrecha que cabr&#237;a esperar&#44; especialmente en trasplantados renales&#46; En nuestros datos sobre trasplantados renales de un a&#241;o de evoluci&#243;n&#44; solamente alrededor del 50&#37; de la variabilidad de mGFR pudo predecirse con los niveles s&#233;ricos de creatinina&#44; cistatina C&#44; sexo y edad&#44; indicando que hay otras variables muy influyentes que no controlamos&#46; El mismo problema se plantea con las diferentes ecuaciones publicadas en la literatura&#44; a lo que se a&#241;ade otra complicaci&#243;n&#58; los niveles de creatinina s&#233;rica en trasplantados renales guardan una relaci&#243;n algo diferente con el FG que en sujetos no trasplantados&#44; lo que provoca que se sobrestime el grado de funci&#243;n renal calculado con estas ecuaciones<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0170"><span class="elsevierStyleSup">8&#44;10</span></a>&#46;</p><p id="par0125" class="elsevierStylePara elsevierViewall">El efecto de los esteroides alterando la relaci&#243;n creatinina s&#233;rica&#47;masa muscular es el factor que se se&#241;ala con mayor frecuencia como causante de tal discrepancia&#44; aunque otros factores probablemente tienen un impacto cuantitativamente m&#225;s importante&#46; En algunos trabajos se se&#241;ala una menor sobrestimaci&#243;n del FG en pacientes sin esteroides aunque estas diferencias cambian en la evoluci&#243;n postrasplante y se vuelven menos claras<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0150"><span class="elsevierStyleSup">4</span></a>&#46; Otros autores no han logrado demostrar diferencias al comparar poblaci&#243;n con o sin esteroides<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0135"><span class="elsevierStyleSup">1&#44;14</span></a> y otros consideran que dosis tan bajas como las empleadas en pacientes a largo plazo podr&#237;an no tener influencia<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0140"><span class="elsevierStyleSup">2</span></a>&#46; En nuestro caso&#44; la casi totalidad de los pacientes ten&#237;an dosis muy bajas de prednisona por lo que no hemos podido analizar esta influencia&#46;</p><p id="par0130" class="elsevierStylePara elsevierViewall">La cistatina C es potencialmente mejor marcador de FG por tener menor influencia por edad&#44; sexo&#44; raza&#44; masa muscular o peso corporal&#46; En nuestro caso la relaci&#243;n con mGFR fue menor que con la creatinina&#44; pero observamos que correg&#237;a las diferencias que podr&#237;an observarse en mGFR seg&#250;n sexos &#40;<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#fig0005">fig&#46; 1</a>-derecha&#41;&#46; Tambi&#233;n con la cistatina C se ha se&#241;alado que pueden subir discretamente sus niveles por efecto de los esteroides a altas dosis&#44; sin verse acompa&#241;ado de cambios reales del FG<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0150"><span class="elsevierStyleSup">4&#44;14</span></a>&#46; El uso de trimetroprim se menciona como otro factor a tener en cuenta en la desviaci&#243;n de las ecuaciones en trasplantados renales aunque tendr&#237;a menos impacto en el trasplantado estable de larga evoluci&#243;n<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0145"><span class="elsevierStyleSup">3</span></a>&#46; Las hormonas tiroideas pueden hacer descender los niveles s&#233;ricos de creatinina y subir los de la cistatina C&#44; aunque la mayor&#237;a de los pacientes trasplantados no tienen patolog&#237;a tiroidea por lo que su impacto global debe ser escaso<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0155"><span class="elsevierStyleSup">5</span></a>&#46;</p><p id="par0135" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Desde la aparici&#243;n de la ecuaci&#243;n MDRD-IDMS se han publicado varias ecuaciones por el grupo CKD-EPI para tratar de mejorar la estimaci&#243;n del FG&#46; Algunos trabajos publicados analizan su rendimiento en poblaci&#243;n trasplantada renal con resultados dispares&#46; Stevens et al&#46;<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0225"><span class="elsevierStyleSup">19</span></a> estudiaron la validaci&#243;n en trasplantados renales de la ecuaci&#243;n CKD-EPI de 2009&#44; observando que el sesgo global era menor con CKD-EPI que con MDRD-IDMS&#44; aunque con peque&#241;as diferencias entre trasplantados y no trasplantados que ellos consideraron de escaso impacto&#44; por lo que finalmente no incluyeron esta variable en la ecuaci&#243;n final&#46; Sin embargo&#44; al mirar con detalle los gr&#225;ficos se puede observar que para FG<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>&#8805;<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>60<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>mL&#47;min&#47;1&#44;73<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>m<span class="elsevierStyleSup">2</span> la sobrestimaci&#243;n con CKD-EPI crece llegando a ser superior a los 10<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>mL&#47;min&#47;1&#44;73<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>m<span class="elsevierStyleSup">2</span>&#44; con valores menos sesgados con la ecuaci&#243;n MDRD-IDMS&#46; Cuando FG<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>&#60;<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>60<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>mL&#47;min&#47;1&#44;73<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>m<span class="elsevierStyleSup">2</span>&#44; los sesgos cometidos son menores y semejantes en ambas ecuaciones&#46; En pacientes con &#237;ndice de masa corporal inferior a 20<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>kg&#47;m<span class="elsevierStyleSup">2</span> todas las ecuaciones funcionaron pobremente por lo que incluso sugirieron emplear el peso corporal para mejorar las predicciones<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0170"><span class="elsevierStyleSup">8</span></a>&#46; Por tanto&#44; en este estudio ya exist&#237;an dudas sobre la conveniente aplicaci&#243;n de la ecuaci&#243;n CKD-EPI-Cr en pacientes trasplantados renales con FG m&#225;s elevados&#46; Estudios comparativos posteriores en trasplantados renales tambi&#233;n encontraron con CKD-EPI-Cr mayores sesgos y menor precisi&#243;n que con MDRD-IDMS<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0230"><span class="elsevierStyleSup">20&#8211;23</span></a> con pocos trabajos apoy&#225;ndola<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0185"><span class="elsevierStyleSup">11</span></a>&#46; En 2012 Inker et al&#46;<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0175"><span class="elsevierStyleSup">9</span></a> publicaron las nuevas ecuaciones CKD-EPI que inclu&#237;an creatinina y cistatina C en las que se excluy&#243; directamente a la poblaci&#243;n trasplantada renal por considerar que ten&#237;an otros muchos factores de variabilidad no bien conocidos&#46;</p><p id="par0140" class="elsevierStylePara elsevierViewall">En nuestra experiencia observamos una sobrestimaci&#243;n significativa del FG en trasplantados renales empleando la ecuaci&#243;n MDRD-IDMS y con las ecuaciones CKD-EPI de 2009 y de 2012 comparando con el FG m&#233;dico con el aclaramiento plasm&#225;tico con <span class="elsevierStyleSup">51</span>Cr-EDTA&#46; El sesgo promedio para MDRD-IDMS fue 11&#44;1<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>mL&#47;min&#47;1&#44;73<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>m<span class="elsevierStyleSup">2</span> seguido de 14&#44;1<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>mL&#47;min&#47;1&#44;73<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>m<span class="elsevierStyleSup">2</span> para CKD-EPI-Cr<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>&#43;<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>CistC&#44; siendo mayor para las otras ecuaciones&#46; El sesgo encontrado por nosotros es algo mayor que el observado en trabajos anteriores en trasplantados renales&#44; en los que vari&#243; para CKD-EPI-Cr entre &#8722;4&#44;5 y 8&#44;1<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>mL&#47;min&#47;1&#44;73<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>m<span class="elsevierStyleSup">2</span><a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0180"><span class="elsevierStyleSup">10&#44;11&#44;20</span></a>&#44; aunque en otros llegaron hasta valores similares a los nuestros&#46; Con las nuevas ecuaciones CKD-EPI de 2012&#44; Masson et al&#46;<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0190"><span class="elsevierStyleSup">12</span></a> encontraron en trasplantados renales un sesgo de &#8722;0&#44;54<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>mL&#47;min&#47;1&#44;73<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>m<span class="elsevierStyleSup">2</span> para CKD-EPI-Cr<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>&#43;<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>CistC y de &#8722;2&#44;82<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>mL&#47;min&#47;1&#44;73<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>m<span class="elsevierStyleSup">2</span> para CKD-EPI-CistC&#44; con menor sesgo que MDRD-IDMS y CKD-EPI-Cr&#46; Sin embargo&#44; Keddis et al&#46;<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0205"><span class="elsevierStyleSup">15</span></a> observaron un sesgo de &#8722;5<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>mL&#47;min&#47;1&#44;73<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>m<span class="elsevierStyleSup">2</span> y de &#8722;8&#44;7<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>mL&#47;min&#47;1&#44;73<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>m<span class="elsevierStyleSup">2</span>&#44; respectivamente y de &#8722;1&#44;9 para MDRD-IDMS&#46; Kukla et al&#46;<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0200"><span class="elsevierStyleSup">14</span></a> encontraron un sesgo de &#43;9<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>mL&#47;min&#47;1&#44;73<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>m<span class="elsevierStyleSup">2</span> para CKD-EPI-Cr<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>&#43;<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>CistC y de &#43;8&#44;6<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>mL&#47;min&#47;1&#44;73<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>m<span class="elsevierStyleSup">2</span> para CKD-EPI-CistC y de 6&#44;4<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>mL&#47;min&#47;1&#44;73<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>m<span class="elsevierStyleSup">2</span> para MDRD-IDMS&#44; valores que muestran un menor sesgo con MDRD-IDMS al igual que nosotros&#46;</p><p id="par0145" class="elsevierStylePara elsevierViewall">El sesgo observado por nosotros se correlacion&#243; y creci&#243; claramente con el valor estimado con todas las ecuaciones como puede verse en las <a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#fig0015">figuras 3&#44; 4&#44; 6 y 7</a>&#44; siendo especialmente llamativos con las ecuaciones CKD-EPI-CistC y CKD-EPI-Cr<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>&#43;<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>CistC&#46; No guard&#243; relaci&#243;n alguna con el mGFR con aclaramiento plasm&#225;tico de <span class="elsevierStyleSup">51</span>Cr-EDTA&#46; El uso de las ecuaciones con cistatina C en nuestro estudio sobrestim&#243; excesivamente la funci&#243;n renal en aquellos pacientes con mejor FG&#44; reduciendo el porcentaje de pacientes clasificados correctamente como se ve en las <a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#fig0040">figuras 8 y 9</a>&#46; En estos pacientes el empleo de la ecuaci&#243;n MDRD-IDMS podr&#237;a ser m&#225;s adecuado por ser m&#225;s conservadora<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0135"><span class="elsevierStyleSup">1&#44;22&#44;24</span></a>&#46;</p><p id="par0150" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Las diferencias observadas en los sesgos entre distintas series se atribuyen habitualmente a la propia demograf&#237;a y a posibles diferencias en las t&#233;cnicas de medici&#243;n de la creatinina y cistatina C si no est&#225;n estandarizadas&#44; poniendo poco &#233;nfasis en la t&#233;cnica empleada para medir el FG o el hecho de ser trasplantado renal<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0145"><span class="elsevierStyleSup">3</span></a>&#46; En un estudio que analiz&#243; el sesgo comparando poblaci&#243;n sana &#40;donantes de ri&#241;&#243;n&#41; con poblaci&#243;n trasplantada y con insuficiencia renal&#44; se observ&#243; que la edad influ&#237;a mucho en el grado de sesgo&#44; manteni&#233;ndose los trasplantados renales siempre por debajo de los individuos sanos<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0235"><span class="elsevierStyleSup">21</span></a>&#46;</p><p id="par0155" class="elsevierStylePara elsevierViewall">En los estudios publicados sobre trasplantados renales se han empleado t&#233;cnicas para la medici&#243;n del FG tan variadas como el aclaramiento renal o plasm&#225;tico de inulina&#44; de iohexol&#44; de iodotalamato&#44; o el aclaramiento plasm&#225;tico de <span class="elsevierStyleSup">51</span>Cr-EDTA o <span class="elsevierStyleSup">99m</span>Tc-DTPA que&#44; si bien presentan coeficientes de correlaci&#243;n que superan 0&#44;9 con respecto al aclaramiento renal de inulina como est&#225;ndar&#44; cada t&#233;cnica tiene su propio sesgo&#46; Esto determina que a la hora de comparar resultados entre estudios pueden encontrarse importantes diferencias y sea algo dif&#237;cil sacar conclusiones<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0145"><span class="elsevierStyleSup">3</span></a>&#46; Por ejemplo&#44; el aclaramiento renal de inulina da valores de FG inferiores a su aclaramiento plasm&#225;tico&#46; El aclaramiento plasm&#225;tico de <span class="elsevierStyleSup">99m</span>Tc-DTPA o de <span class="elsevierStyleSup">51</span>Cr-EDTA puede dar valores algo superiores al aclaramiento renal de inulina<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0255"><span class="elsevierStyleSup">25</span></a>&#46; En el trabajo de Inker et al&#46;<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0175"><span class="elsevierStyleSup">9</span></a> se desarrollaron las ecuaciones empleando el aclaramiento urinario o plasm&#225;tico de iotalamato y para la validaci&#243;n usaron una poblaci&#243;n en la que se utilizaron gran variedad de m&#233;todos para medir el FG&#44; por lo que los sesgos encontrados son un promedio de lo que cabr&#237;a esperar al comparar poblaciones con t&#233;cnicas diferentes&#46; Para validar la ecuaci&#243;n CKD-EPI-Cr<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>&#43;<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>CistC&#44; Masson et al&#46;<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0190"><span class="elsevierStyleSup">12</span></a> emplearon el aclaramiento urinario de inulina mientras que Keddis et a&#46;<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0205"><span class="elsevierStyleSup">15</span></a> y Meeusen et al&#46;<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0195"><span class="elsevierStyleSup">13</span></a> utilizaron aclaramiento de iotalamato para estimar el FG&#46; La poblaci&#243;n de Keddis y Meeusen ten&#237;a un promedio de FG similar&#44; con proporci&#243;n de sexos y media de edad similares &#40;proceden en parte de la misma fuente de datos&#44; Mayo Clinic Foundation&#41;&#46; La poblaci&#243;n de Masson et al&#46;<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0190"><span class="elsevierStyleSup">12</span></a> ten&#237;a una edad algo inferior con mayor proporci&#243;n de varones y excluyeron pacientes con<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>&#60;<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>15<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>mL&#47;min&#47;1&#44;73<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>m<span class="elsevierStyleSup">2</span> pese a lo cual en su serie el promedio de FG fue de 5<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>mL&#47;min&#47;1&#44;73<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>m<span class="elsevierStyleSup">2</span> inferior para valores similares de creatinina y cistatina C&#46; Nuestra poblaci&#243;n ten&#237;a menor edad&#44; proporci&#243;n de varones similar&#44; niveles s&#233;ricos algo m&#225;s bajos de creatinina y cistatina C pese a lo cual obtuvimos un FG 7-12<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>mL&#47;min&#47;1&#44;73<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>m<span class="elsevierStyleSup">2</span> inferior a las otras series&#44; empleando como t&#233;cnica el aclaramiento plasm&#225;tico de <span class="elsevierStyleSup">51</span>Cr-EDTA&#46; Esto podr&#237;a explicar que nuestros sesgos sean algo mayores que en estas series y que se parezcan a los observados en otros trabajos <a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0225"><span class="elsevierStyleSup">19&#44;26</span></a>&#46;</p><p id="par0160" class="elsevierStylePara elsevierViewall">El sesgo como par&#225;metro de ajuste de 2 t&#233;cnicas no siempre refleja claramente lo que est&#225; ocurriendo&#58; calcula las diferencias entre las 2 medidas&#44; con sus signos&#44; las suma y calcula su media aritm&#233;tica&#46; La regresi&#243;n lineal construye una ecuaci&#243;n buscando tambi&#233;n minimizar el sesgo &#40;los residuos&#41;&#46; Diferencias grandes positivas se cancelar&#225;n con diferencias grandes negativas&#44; dando finalmente la apariencia de que se ajustan muy bien ambas t&#233;cnicas si se logra un sesgo cercano a cero&#46; Sin embargo&#44; si se mira la desviaci&#243;n est&#225;ndar o el intervalo intercuart&#237;lico del sesgo se observar&#225; mejor el impacto de estas grandes diferencias en el global del ajuste&#58; cuanto mayor sea la desviaci&#243;n del sesgo&#44; mayor es el error cometido en muchos individuos&#46; La desviaci&#243;n est&#225;ndar del sesgo en los diferentes estudios oscila entre 10-20<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>mL&#47;min&#47;1&#44;73<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>m<span class="elsevierStyleSup">2</span> al igual que en nuestros datos&#44; y si se analizan los gr&#225;ficos de Bland-Altman de los diferentes estudios se observar&#225; que existe una gran dispersi&#243;n en las diferencias de los datos individuales&#46; En las <a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#fig0015">figuras 3&#44; 4&#44; 6 y 7</a> se puede observar que para un valor concreto de eGFR de cada ecuaci&#243;n el error cometido crece de forma importante en pacientes con FG<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>&#62;<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>60<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>mL&#47;min&#47;1&#44;73<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>m<span class="elsevierStyleSup">2</span>&#44; llegando a diferencias de m&#225;s de 80-100<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>mL&#47;min&#47;1&#44;73<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>m<span class="elsevierStyleSup">2</span> cuando se emplean las ecuaciones con cistatina C&#46; En el trabajo de Inker et al&#46;<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0175"><span class="elsevierStyleSup">9</span></a> tambi&#233;n se menciona que la ecuaci&#243;n que emplea solo la cistatina C da peores resultados que cuando se emplea junto a la creatinina&#46;</p><p id="par0165" class="elsevierStylePara elsevierViewall">La desviaci&#243;n cuadr&#225;tica media o RMSE es preferida por algunos autores para comparar unas ecuaciones con otras&#44; porque reflejan mejor las diferencias individuales al computar todas las diferencias como positivas y promediarlas&#46; En nuestros datos con MDRD-IDMS se obtuvieron menores valores de RMSE&#44; siendo solamente similar a las otras ecuaciones para pacientes con estadio 4 de ERC&#46;</p><p id="par0170" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Los valores de exactitud P30 y P10 observados en nuestra poblaci&#243;n fueron muy inferiores para todas las ecuaciones que los observados en otras series&#44; siendo inferiores al 40&#44;9&#37; y al 59&#44;1&#37; respectivamente&#46; En otras series se encuentran valores del 77-84&#37; al pasar de MDRD-IDMS a CKD-EPI<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0135"><span class="elsevierStyleSup">1&#44;11</span></a> y ascienden del 80&#44;4&#37; al 86&#44;5&#37; al pasar de MDRD-IDMS a CKD-EPI-Cr<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>&#43;<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>CistC<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0205"><span class="elsevierStyleSup">15</span></a>&#46; Inker et al&#46;<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0175"><span class="elsevierStyleSup">9</span></a> encontraron valores P30 que mejoraron discretamente del 87&#44;2&#37; con CKD-EPI-Cr al 91&#44;5&#37; con CKD-EPI-Cr<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>&#43;<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>CistC cuando GFR<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>&#60;<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>60<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>mL&#47;min&#47;1&#44;73<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>m<span class="elsevierStyleSup">2</span> y subieron del 92&#44;2&#37; al 97&#44;7&#37; cuando GFR<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>&#62;<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>60<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>mL&#47;min&#47;1&#44;73<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>m<span class="elsevierStyleSup">2</span>&#46; Esta aparente falta de rendimiento en nuestra poblaci&#243;n podr&#237;a quedar explicada si asumimos que el FG con <span class="elsevierStyleSup">51</span>Cr-EDTA arroja mediciones entre 5 y 10<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>mL&#47;min inferiores a otras t&#233;cnicas de medici&#243;n del FG&#46; En cualquier caso&#44; en nuestros datos parece que el grado de mejor&#237;a alcanzado en P30 con CKD-EPI-Cr<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>&#43;<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>CistC no es cuantitativamente importante con respecto a las otras ecuaciones que emplean solamente creatinina&#46;</p><p id="par0175" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Cuando consideramos el rendimiento de las diferentes ecuaciones en cuanto a su capacidad para detectar un FG<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>&#60;<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>60<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>mL&#47;min&#47;1&#44;73<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>m<span class="elsevierStyleSup">2</span> observamos que la ecuaci&#243;n MDRD-IDMS fue la que mostr&#243; la mayor sensibilidad&#44; mientras que la mayor especificidad la mostr&#243; la ecuaci&#243;n CKD-EPI-Cr<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>&#43;<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>CistC&#44; lo cual es l&#243;gico dado que esta &#250;ltima da lugar a estimaciones mayores que MDRD-IDMS y cuando los niveles de creatinina y cistatina C est&#225;n suficientemente elevados&#44; arrojar&#225;n una estimaci&#243;n para FG claramente inferior a 60<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>mL&#47;min&#47;1&#44;73<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>m<span class="elsevierStyleSup">2</span>&#46; Los valores predictivos positivos son similares para todas las ecuaciones mientras que los valores predictivos negativos son ligeramente mejores para las ecuaciones CKD-EPI&#46;</p><p id="par0180" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Nuestro estudio tiene como punto fuerte el haber realizado las mediciones de FG en todos los pacientes al a&#241;o de recibir el injerto&#44; lo cual dota de cierta homogeneidad a la poblaci&#243;n&#46; En la mayor&#237;a de las series las mediciones se han realizado en diferentes momentos de la evoluci&#243;n del trasplante renal lo que puede provocar que la relaci&#243;n entre masa muscular&#44; estado nutricional y dosis de esteroides pueda enturbiar la relaci&#243;n entre la creatinina s&#233;rica y el grado de funci&#243;n renal&#46; Una limitaci&#243;n de nuestro estudio es el no poder analizar la influencia de la dosis de esteroides&#44; porque la gran mayor&#237;a de los pacientes estaba con prednisona a dosis bajas como tratamiento de mantenimiento&#44; aunque esto tambi&#233;n aporta homogeneidad a la poblaci&#243;n analizada&#46; Ser&#237;a interesante poder comparar en una misma poblaci&#243;n&#44; en un mismo momento de evoluci&#243;n del injerto renal y en un mismo paciente&#44; 2 t&#233;cnicas de medici&#243;n diferentes del FG y analizar as&#237; las diferencias existentes en el sesgo entre las ecuaciones CKD-EPI y MDRD-IDMS y las t&#233;cnicas de referencia que miden FG&#46;</p><p id="par0185" class="elsevierStylePara elsevierViewall">En resumen&#44; el FG estimado mediante las ecuaciones CKD-EPI que emplea creatinina y cistatina C s&#233;ricas como marcadores de funci&#243;n renal en poblaci&#243;n trasplantada&#44; presentan un sesgo mayor que la ecuaci&#243;n MDRD-IDMS cuando se utiliza el aclaramiento plasm&#225;tico de <span class="elsevierStyleSup">51</span>Cr-EDTA como t&#233;cnica de referencia para medir el FG&#46; Estas ecuaciones producen una sobrestimaci&#243;n muy importante del FG cuando el eGFR es superior a 60<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>mL&#47;min&#47;1&#44;73<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>m<span class="elsevierStyleSup">2</span>&#44; mientras que el error cometido se reduce por debajo de los observados con la ecuaci&#243;n MDRD-IDMS cuando el eGFR es inferior a 30<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>mL&#47;min&#47;1&#44;73<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>m<span class="elsevierStyleSup">2</span>&#46; El grado de precisi&#243;n encontrado con todas las ecuaciones fue bajo en todos los estadios de la ERC&#46; Creemos que es importante considerar la t&#233;cnica de referencia empleada para medir el FG en trasplantados renales a la hora de analizar el rendimiento de las diferentes ecuaciones MDRD-IDMS o CKD-EPI&#44; dado que puede explicar las discrepancias encontradas en la literatura al comparar el grado de precisi&#243;n de las diferentes ecuaciones&#46;</p></span><span id="sec0050" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0110">Conflicto de intereses</span><p id="par0190" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Los autores declaran no tener conflicto de intereses acerca de los contenidos del art&#237;culo&#46;</p></span></span>"
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        "resumen" => "<span id="abst0005" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0010">Introducci&#243;n</span><p id="spar0005" class="elsevierStyleSimplePara elsevierViewall">Para la estimaci&#243;n del filtrado glomerular renal &#40;FG&#41; en trasplantados renales se emplean las ecuaciones MDRD y CKD-EPI de 2009 que han mostrado diferencias importantes cuando se comparan con el FG medido con t&#233;cnicas de referencia&#46;</p></span> <span id="abst0010" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0015">Objetivo</span><p id="spar0010" class="elsevierStyleSimplePara elsevierViewall">Analizar el rendimiento de las ecuaciones MDRD&#44; CKD-EPI de 2009 y de 2012 en 270 pacientes trasplantados renales de un a&#241;o de evoluci&#243;n&#44; comparando con el FG medido con aclaramiento plasm&#225;tico de <span class="elsevierStyleSup">51</span>Cr-EDTA&#46;</p></span> <span id="abst0015" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0020">Resultados</span><p id="spar0015" class="elsevierStyleSimplePara elsevierViewall">El FG medido fue 43&#44;0<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>&#177;<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>11&#44;4 &#40;18&#44;2-79&#44;4&#41;<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>mL&#47;min&#47;1&#44;73<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>m<span class="elsevierStyleSup">2</span>&#44; con niveles de creatinina de 1&#44;42<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>&#177;<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>0&#44;46 &#40;0&#44;60-4&#44;33&#41;<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>mg&#47;dL y de cistatina C de 1&#44;45<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>&#177;<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>0&#44;53 &#40;0&#44;42-3&#44;48&#41;<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>mg&#47;L&#46; El FG medido se correlacion&#243; moderadamente con creatinina &#40;r<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>&#61;<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>&#8722;0&#44;61&#59; p<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>&#60;<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>0&#44;001&#41; y cistatina C &#40;r<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>&#61;<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>&#8722;0&#44;52&#59; p&#60;<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>0&#44;001&#41;&#46; Empleando t&#233;cnicas de regresi&#243;n lineal observamos que creatinina&#44; cistatina C&#44; sexo y edad solo explicaban el 52&#37; de la varianza total del FG&#46; Todas las ecuaciones sobrestimaron el FG&#44; con sesgo medio de &#43;11&#44;1<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>mL&#47;min&#47;1&#44;73<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>m<span class="elsevierStyleSup">2</span> para MDRD&#44; &#43;16&#44;4<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>mL&#47;min&#47;1&#44;73<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>m<span class="elsevierStyleSup">2</span> para CKD-EPI de 2009&#44; &#43;15<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>mL&#47;min&#47;1&#44;73<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>m<span class="elsevierStyleSup">2</span> para CKD-EPI con cistatina C y &#43;14&#44;1<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>mL&#47;min&#47;1&#44;73<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>m<span class="elsevierStyleSup">2</span> para CKD-EPI con creatinina y cistatina C de 2012&#46; Las estimaciones con MDRD y CKD-EPI de 2009 se correlacionaron mejor con <span class="elsevierStyleSup">51</span>Cr-EDTA que CKD-EPI con creatinina y&#47;o cistatina C&#46; Las sobrestimaciones se correlacionaron negativamente con los niveles de creatinina y cistatina C&#44; siendo m&#225;s importantes para CKD-EPI con creatinina y&#47;o cistatina C cuando el FG fue mayor de 60<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>mL&#47;min&#47;1&#44;73<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>m<span class="elsevierStyleSup">2</span>&#46;</p></span> <span id="abst0020" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0025">Conclusiones</span><p id="spar0020" class="elsevierStyleSimplePara elsevierViewall">Las ecuaciones CKD-EPI de 2012 con creatinina y&#47;o cistatina C sobrestiman el FG de forma muy marcada en estadios 1 y 2 de la enfermedad renal cr&#243;nica&#44; por lo que en ellos ser&#237;a recomendable emplear la ecuaci&#243;n MDRD&#46; La t&#233;cnica de referencia empleada para medir el FG parece tener una influencia muy importante en el sesgo de las ecuaciones&#46;</p></span>"
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class="elsevierStyleHsp" style=""></span>Edad<span class="elsevierStyleSup">&#8722;0&#44;203</span><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>&#215;<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>1&#44;212 &#40;si raza negra&#41; &#40;&#215;<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>0&#44;742 si mujer&#41;</p> <p id="par0210" class="elsevierStylePara elsevierViewall"><span class="elsevierStyleBold">Ecuaci&#243;n CKD-EPI con creatinina</span><a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0160"><span class="elsevierStyleSup">6</span></a>&#58;</p> <p id="par0215" class="elsevierStylePara elsevierViewall">- Mujeres&#58;</p> <p id="par0220" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Cr<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>&#8804;<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>0&#44;7<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>mg&#47;dL&#58; eGFR<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>&#61;<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>144<span class="elsevierStyleHsp" 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id="par0240" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Cr<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>&#62;<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>0&#44;9<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>mg&#47;dL&#58; eGFR<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>&#61;<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>141<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>&#215;<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>&#40;Cr&#47;0&#44;9&#41;<span class="elsevierStyleSup">&#8722;1&#44;209</span><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>&#215;<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>0&#44;993 <span class="elsevierStyleSup">Edad</span> &#40;&#215;<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>1&#44;159 si raza negra&#41;</p> <p id="par0245" class="elsevierStylePara elsevierViewall"><span class="elsevierStyleBold">Ecuaci&#243;n CKD-EPI con cistatina C</span><a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0175"><span class="elsevierStyleSup">9</span></a><span 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class="elsevierStyleSup">&#8722;0&#44;711</span><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>&#215;<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>0&#44;995 <span class="elsevierStyleSup">Edad</span> &#40;&#215;<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>1&#44;08 si raza negra&#41;</p> <p id="par0285" class="elsevierStylePara elsevierViewall">- Mujer y creatinina<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>&#62;<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>0&#44;7<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>mg&#47;dL y cistatina C<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>&#8804;<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>0&#44;8<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span> mg&#47;L&#58;</p> <p id="par0290" class="elsevierStylePara elsevierViewall">eGFR<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>&#61;<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>130<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>&#215;<span class="elsevierStyleHsp" 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elsevierViewall">eGFR<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>&#61;<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>130<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>&#215;<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>&#40;Cr&#47;0&#44;7&#41;<span class="elsevierStyleSup">&#8722;0&#44;601</span><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>&#215;<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>&#40;CistC&#47;0&#44;8&#41;<span class="elsevierStyleSup">&#8722;0&#44;711</span><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>&#215;<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>0&#44;995 <span class="elsevierStyleSup">Edad</span> &#40;&#215;<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>1&#44;08 si raza negra&#41;</p> <p id="par0305" class="elsevierStylePara elsevierViewall">- Var&#243;n y creatinina<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>&#8804;<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>0&#44;9<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>mg&#47;dL y cistatina C<span 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Var&#243;n y creatinina<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>&#8804;<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>0&#44;9 mg&#47;dL y cistatina C<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>&#62;<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>0&#44;8<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>mg&#47;L&#58;</p> <p id="par0320" class="elsevierStylePara elsevierViewall">eGFR<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>&#61;<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>135<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>&#215;<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>&#40;Cr&#47;0&#44;9&#41;<span class="elsevierStyleSup">&#8722;0&#44;207</span><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>&#215;<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>&#40;CistC&#47;0&#44;8&#41;<span class="elsevierStyleSup">&#8722;0&#44;711</span><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>&#215;<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>0&#44;995 <span class="elsevierStyleSup">Edad</span> &#40;&#215;<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>1&#44;08 si raza negra&#41;</p> <p id="par0325" class="elsevierStylePara elsevierViewall">- Var&#243;n y creatinina<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>&#62;<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>0&#44;9<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span> &#47;dL y cistatina C<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>&#8804;<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>0&#44;8<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>mg&#47;L&#58;</p> <p id="par0330" class="elsevierStylePara elsevierViewall">eGFR<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>&#61;<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>135<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>&#215;<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>&#40;Cr&#47;0&#44;9&#41;<span class="elsevierStyleSup">&#8722;0&#44;601</span><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>&#215;<span class="elsevierStyleHsp" 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                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleItalic">N</span>&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">270&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n
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                  \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleItalic">Edad &#40;a&#241;os&#41;</span>&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">47<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>&#177;<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>14 &#40;18-72&#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="\n
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                  \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleItalic">Sexo &#40;varones&#47;mujeres&#41;</span>&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">175&#47;95 &#40;64&#44;8&#37;&#47;35&#44;2&#37;&#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="\n
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                  \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n
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                  \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleItalic">Diab&#233;ticos</span>&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">12 &#40;4&#44;4&#37;&#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="\n
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                  \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n
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                  \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleItalic">Peso &#40;kg&#41;</span>&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">74&#44;8<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>&#177;<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>13&#44;4 &#40;42&#44;5-129&#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="\n
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                  \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleItalic">IMC &#40;kg&#47;m</span><span class="elsevierStyleSup"><span class="elsevierStyleItalic">2</span></span><span class="elsevierStyleItalic">&#41;</span>&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">25&#44;6<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>&#177;<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>4&#44;2 &#40;16&#44;4-37&#44;9&#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="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleItalic">Tipo donante</span>&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>Vivo&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">28 &#40;10&#44;4&#37;&#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="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>Cad&#225;ver&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">242 &#40;89&#44;6&#37;&#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="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleItalic">Prednisona</span>&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">269 &#40;99&#44;6&#37;&#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="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleItalic">Tacrolimus</span>&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">201 &#40;74&#44;4&#37;&#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="\n
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                  \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleItalic">Ciclosporina A</span>&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">38 &#40;14&#44;1&#37;&#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="\n
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                  \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleItalic">Rapamicina</span>&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">17 &#40;6&#44;3&#37;&#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="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n
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                  \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleItalic">Everolimus</span>&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">14 &#40;5&#44;2&#37;&#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="\n
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                  \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n
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                  \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleItalic">Micofenolato de mofetilo&#47;M&#46; s&#243;dico</span>&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">255 &#40;94&#44;4&#37;&#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="\n
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                  \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleItalic">Creatinina &#40;mg&#47;dL&#41;</span>&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">1&#44;42<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>&#177;<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>0&#44;46 &#40;0&#44;60-4&#44;33&#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="\n
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                  \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n
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                  \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleItalic">Cistatina C &#40;mg&#47;L&#41;</span>&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">1&#44;45<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>&#177;<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>0&#44;53 &#40;0&#44;42-3&#44;48&#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="\n
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                  \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleItalic">mGFR &#40;mL&#47;min&#47;1&#44;73</span><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span><span class="elsevierStyleItalic">m</span><span class="elsevierStyleSup"><span class="elsevierStyleItalic">2</span></span><span class="elsevierStyleItalic">&#41;</span>&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">43&#44;0<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>&#177;<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>11&#44;4 &#40;18&#44;2-79&#44;4&#41;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
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                  \t\t\t\t" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">M&#233;todo&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t\t\t</th><th class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">Media<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>&#177;<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>DE&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t\t\t</th><th class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">Sesgo<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>&#177;<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>DE&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t\t\t</th><th class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">IQR&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t\t\t</th><th class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">RMSE&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t\t\t</th><th class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">P10<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#tblfn0020">&#42;&#42;&#42;&#42;</a>&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
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                  \t\t\t\t" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">P30<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#tblfn0020">&#42;&#42;&#42;&#42;</a>&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t\t\t</th></tr></thead><tbody title="tbody"><tr title="table-row"><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleItalic">Todo &#40;n</span><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span><span class="elsevierStyleItalic">&#61;</span><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span><span class="elsevierStyleItalic">270&#41;</span>&#58;</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n
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                  \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>mGFR&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t">43&#44;0<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>&#177;<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>11&#44;4&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>eGFR &#40;MDRD-IDMS&#41;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t">54&#44;1<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>&#177;<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>17&#44;1<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#tblfn0005">&#42;</a>&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t">11&#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><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t">13&#44;6&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">16&#44;6<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>&#177;<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>28&#44;8&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t">16&#44;7&#37;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t">48&#44;5&#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="\n
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                  \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>eGFR &#40;CKD-EPI-Cr&#41;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">59&#44;3<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>&#177;<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>20&#44;0<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#tblfn0005">&#42;</a>&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">16&#44;4<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>&#177;<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>14&#44;8<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#tblfn0005">&#42;</a>&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">17&#44;8&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">22&#44;0<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>&#177;<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>28&#44;8&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">14&#44;8&#37;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">43&#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="\n
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                  \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>eGFR &#40;CKD-EPI-CistC&#41;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">58&#44;0<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>&#177;<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>26&#44;9<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#tblfn0005">&#42;</a>&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">15&#44;0<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>&#177;<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>23&#44;5&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
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                  \t\t\t\t">27&#46;6&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">27&#44;9<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>&#177;<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>40&#44;2&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">23&#44;0&#37;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">51&#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="\n
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                  \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n
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                  \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>eGFR &#40;CKD-EPI-Cr<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>&#43;<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>CistC&#41;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">57&#44;2<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>&#177;<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>21&#44;4<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#tblfn0005">&#42;</a>&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">14&#44;1<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>&#177;<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>16&#44;7<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#tblfn0015">&#42;&#42;&#42;</a>&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">21&#44;4&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">21&#44;9<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>&#177;<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>29&#44;2&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">20&#44;4&#37;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
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                  \t\t\t\t">51&#44;1&#37;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleVsp" style="height:0.5px"></span></td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t  " colspan="7" align="left" valign="\n
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                  \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleItalic">mGFR</span><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span><span class="elsevierStyleItalic">&#8805;</span><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span><span class="elsevierStyleItalic">60 &#40;n</span><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span><span class="elsevierStyleItalic">&#61;</span><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span><span class="elsevierStyleItalic">22&#41;</span></td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n
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                  \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n
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                  \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>mGFR&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">67&#44;0<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>&#177;<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>5&#44;1&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t">&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
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                  \t\t\t\t">&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n
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                  \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n
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                  \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>eGFR &#40;MDRD-IDMS&#41;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">79&#44;8<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>&#177;<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>15&#44;7<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#tblfn0010">&#42;&#42;</a>&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">12&#44;8<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>&#177;<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>15&#44;0&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">22&#44;7&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">19&#44;4<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>&#177;<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>23&#44;1&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">27&#44;3&#37;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">59&#44;1&#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="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n
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                  \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>eGFR &#40;CKD-EPI-Cr&#41;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">88&#44;7<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>&#177;<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>16&#44;2<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#tblfn0005">&#42;</a>&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">21&#44;7<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>&#177;<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>15&#44;2<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#tblfn0005">&#42;</a>&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">23&#44;4&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">26&#44;3<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>&#177;<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>27&#44;2<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#tblfn0015">&#42;&#42;&#42;</a>&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
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                  \t\t\t\t">18&#44;2&#37;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">45&#44;5&#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="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>eGFR &#40;CKD-EPI-CistC&#41;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">83&#44;7<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>&#177;<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>26&#44;0<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#tblfn0010">&#42;&#42;</a>&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">16&#44;5<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>&#177;<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>24&#44;1&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">41&#44;5&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">28&#44;7<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>&#177;<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>36&#44;8&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">40&#44;9&#37;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">59&#44;1&#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="\n
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                  \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n
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                  \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>eGFR &#40;CKD-EPI-Cr<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>&#43;<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>CistC&#41;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">85&#44;1<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>&#177;<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>19&#44;7<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#tblfn0005">&#42;</a>&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">18&#44;2<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>&#177;<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>17&#44;8&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">30&#44;5&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
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                  \t\t\t\t">25&#44;2<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>&#177;<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>29&#44;6&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
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                  \t\t\t\t">36&#44;4&#37;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">59&#44;1&#37;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleVsp" style="height:0.5px"></span></td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t  " colspan="7" align="left" valign="\n
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                  \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleItalic">mGFR</span><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span><span class="elsevierStyleItalic">&#60;</span><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span><span class="elsevierStyleItalic">60 &#40;n</span><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span><span class="elsevierStyleItalic">&#61;</span><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span><span class="elsevierStyleItalic">248&#41;</span></td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n
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                  \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n
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                  \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>mGFR&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">40&#44;9<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>&#177;<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>9&#44;2&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t">&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
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                  \t\t\t\t">&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t">&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n
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                  \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n
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                  \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>eGFR &#40;MDRD-IDMS&#41;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">51&#44;9<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>&#177;<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>15&#44;4<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#tblfn0005">&#42;</a>&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">11&#44;0<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>&#177;<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>12&#44;1&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">13&#44;1&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">16&#44;4<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>&#177;<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>23&#44;1&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
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                  \t\t\t\t">15&#44;7&#37;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
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                  \t\t\t\t">47&#44;6&#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="\n
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                  \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>eGFR &#40;CKD-EPI-Cr&#41;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">56&#44;7<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>&#177;<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>18&#44;2<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#tblfn0005">&#42;</a>&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">15&#44;9<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>&#177;<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>14&#44;7<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#tblfn0005">&#42;</a>&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">17&#44;3&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">21&#44;6<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>&#177;<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>28&#44;9&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">14&#44;5&#37;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
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                  \t\t\t\t">43&#44;1&#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="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n
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                  \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>eGFR &#40;CKD-EPI-CistC&#41;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">55&#44;7<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>&#177;<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>25&#44;8<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#tblfn0005">&#42;</a>&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">14&#44;8<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>&#177;<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>23&#44;5&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">26&#44;4&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">27&#44;8<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>&#177;<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>40&#44;5&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">21&#44;4&#37;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">51&#44;2&#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="\n
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                  \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>eGFR &#40;CKD-EPI-Cr<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>&#43;<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>CistC&#41;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">54&#44;7<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>&#177;<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>19&#44;8<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#tblfn0005">&#42;</a>&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">13&#44;8<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>&#177;<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>16&#44;6<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#tblfn0015">&#42;&#42;&#42;</a>&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">20&#44;9&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">21&#44;6<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>&#177;<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>29&#44;2&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">19&#37;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">50&#44;4&#37;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleVsp" style="height:0.5px"></span></td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t  " colspan="7" align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleItalic">30</span><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span><span class="elsevierStyleItalic">&#8804;</span><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span><span class="elsevierStyleItalic">mGFR</span><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span><span class="elsevierStyleItalic">&#60;</span><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span><span class="elsevierStyleItalic">60 &#40;n</span><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span><span class="elsevierStyleItalic">&#61;</span><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span><span class="elsevierStyleItalic">215&#41;</span></td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n
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                  \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n
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                  \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>mGFR&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">43&#44;2<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>&#177;<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>7&#44;3&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t">&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
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                  \t\t\t\t">&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n
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                  \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n
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                  \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>eGFR &#40;MDRD-IDMS&#41;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">54&#44;5<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>&#177;<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>14&#44;3<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#tblfn0005">&#42;</a>&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">11&#44;3<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><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">13&#44;7&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t">16&#44;8<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>&#177;<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>23&#44;7&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
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                  \t\t\t\t">15&#44;8&#37;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t">48&#44;8&#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="\n
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                  \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>eGFR &#40;CKD-EPI-Cr&#41;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">59&#44;8<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>&#177;<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>17&#44;0<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#tblfn0005">&#42;</a>&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">16&#44;6<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>&#177;<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>15&#44;1<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#tblfn0005">&#42;</a>&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">17&#44;3&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">22&#44;4<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>&#177;<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>29&#44;6<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#tblfn0015">&#42;&#42;&#42;</a>&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
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                  \t\t\t\t">14&#37;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t">42&#44;8&#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="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>eGFR &#40;CKD-EPI-CistC&#41;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">59&#44;5<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>&#177;<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>25&#44;5<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#tblfn0005">&#42;</a>&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">16&#44;1<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><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">27&#44;7&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
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                  \t\t\t\t">29&#44;3<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>&#177;<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>41&#44;7<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#tblfn0015">&#42;&#42;&#42;</a>&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">21&#44;9&#37;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">50&#44;2&#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="\n
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                  \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n
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                  \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>eGFR &#40;CKD-EPI-Cr<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>&#43;<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>CistC&#41;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">58&#44;0<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>&#177;<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>18&#44;7<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#tblfn0005">&#42;</a>&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">14&#44;7<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>&#177;<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>17&#44;1&#42;&#42;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">21&#44;6&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">22&#44;5<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>&#177;<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>30&#44;0<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#tblfn0015">&#42;&#42;&#42;</a>&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">18&#44;1&#37;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
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                  \t\t\t\t">49&#44;8&#37;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleVsp" style="height:0.5px"></span></td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t  " colspan="7" align="left" valign="\n
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                  \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleItalic">mGFR</span><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span><span class="elsevierStyleItalic">&#60;</span><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span><span class="elsevierStyleItalic">30 &#40;n</span><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span><span class="elsevierStyleItalic">&#61;</span><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span><span class="elsevierStyleItalic">33&#41;</span></td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n
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                  \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n
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                  \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>mGFR&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">25&#44;7<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>&#177;<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>3&#44;6&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t">&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
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                  \t\t\t\t">&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n
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                  \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n
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                  \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>eGFR &#40;MDRD-IDMS&#41;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">34&#44;9<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>&#177;<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>10&#44;6<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#tblfn0005">&#42;</a>&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">9&#44;2<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>&#177;<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>9&#44;6&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
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                  \t\t\t\t">11&#44;6&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
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                  \t\t\t\t">13&#44;2<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>&#177;<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>17&#44;1&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
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                  \t\t\t\t">15&#44;2&#37;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
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                  \t\t\t\t">39&#44;4&#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="\n
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                  \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>eGFR &#40;CKD-EPI-Cr&#41;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">36&#44;9<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>&#177;<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>12&#44;1<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#tblfn0005">&#42;</a>&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">11&#44;2<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>&#177;<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>11&#44;1<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#tblfn0005">&#42;</a>&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
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                  \t\t\t\t">12&#44;6&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">15&#44;7<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>&#177;<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>20&#44;2<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#tblfn0015">&#42;&#42;&#42;</a>&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
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                  \t\t\t\t">18&#44;2&#37;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
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                  \t\t\t\t">45&#44;5&#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="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>eGFR &#40;CKD-EPI-CistC&#41;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">32&#44;7<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>&#177;<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>13&#44;2<span class="elsevierStyleSup">b</span>&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">7&#44;0<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>&#177;<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>13&#44;5&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">18&#44;7&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">15&#44;0<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>&#177;<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>19&#44;8&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">18&#44;2&#37;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">57&#44;6&#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="\n
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                  \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>eGFR &#40;CKD-EPI-Cr<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>&#43;<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>CistC&#41;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
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                  \t\t\t\t">33&#44;3<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>&#177;<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>11&#44;5<span class="elsevierStyleSup">b</span>&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
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                  \t\t\t\t">7&#44;6<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>&#177;<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>11&#44;3&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
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                  \t\t\t\t" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
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                  \t\t\t\t" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">S &#40;&#37;&#41;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t\t\t</th><th class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">E &#40;&#37;&#41;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t\t\t</th><th class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">VPP &#40;&#37;&#41;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t\t\t</th><th class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">VPN &#40;&#37;&#41;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
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                  \t\t\t\t" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">Todos los estadios ERC</th><th class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">M&#233;todo&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
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                  \t\t\t\t" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">Concordancia &#40;IC 95&#37;&#41;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
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Información del artículo

ISSN: 02116995
Idioma original: Español

DOI:10.1016/j.nefro.2019.07.006

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año/Mes	Html	Pdf	Total

2024 Noviembre	5	3	8
2024 Octubre	84	48	132
2024 Septiembre	97	28	125
2024 Agosto	78	72	150
2024 Julio	65	45	110
2024 Junio	64	48	112
2024 Mayo	84	56	140
2024 Abril	68	38	106
2024 Marzo	58	45	103
2024 Febrero	71	30	101
2024 Enero	67	29	96
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2023 Noviembre	89	50	139
2023 Octubre	76	47	123
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2023 Agosto	68	31	99
2023 Julio	79	36	115
2023 Junio	29	46	75
2023 Mayo	116	58	174
2023 Abril	48	14	62
2023 Marzo	78	34	112
2023 Febrero	66	29	95
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2022 Octubre	93	66	159
2022 Septiembre	79	35	114
2022 Agosto	71	63	134
2022 Julio	58	56	114
2022 Junio	82	47	129
2022 Mayo	128	49	177
2022 Abril	195	59	254
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2022 Febrero	151	53	204
2022 Enero	118	40	158
2021 Diciembre	106	47	153
2021 Noviembre	161	35	196
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2021 Septiembre	58	56	114
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2021 Julio	57	39	96
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2021 Mayo	84	51	135
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2021 Marzo	75	36	111
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2021 Enero	39	31	70
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2020 Noviembre	55	36	91
2020 Octubre	64	34	98
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