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Vol. 34. Núm. 2.marzo 2014
Páginas 0-272
Vol. 34. Núm. 2.marzo 2014
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Tablas para la estimación del filtrado glomerular mediante la nueva ecuación CKD-EPI a partir de la concentración de creatinina sérica
Tables for estimating the glomerular filtration rate using the new CKD-EPI equation from serum creatinine concentration
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C.. Canala, Cristina Canalb, R.. Pellicera, Rodrigo Pellicerb, C.. Facundoa, Carme Facundob, S.. Gràcia-Garciac, Silvia Gràcia-Garciad, R.. Montañés-Bermúdezc, Rosario Montañés-Bermúdezd, C.. Ruiz-Garcíaa, César Ruiz-Garcíab, M.. Furlanoa, Mónica Furlanob, I.. DaSilvaa, Iara K. DaSilvab, J.. Ballarína, José A. Ballarínb, J.. Bovera, Jordi Boverb
a Servicio de Nefrología, Fundació Puigvert, Spain,
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La enfermedad renal crónica (ERC) y las complicaciones que de ella se derivan se han convertido en un importante problema sanitario, tanto por los recursos que se requieren en los estadios finales de la enfermedad como por las complicaciones secundarias que conlleva, por lo que su diagnóstico precoz es considerado hoy de gran importancia. Las guías KDIGO 2013 recientemente publicadas basan la definición y clasificación de la ERC en los valores de filtrado glomerular y albuminuria como criterios de estadiaje y marcadores pronóstico de la enfermedad. Las ecuaciones MDRD y MDRD-IDMS (cuando se utilizan valores de creatinina obtenidos por métodos con trazabilidad al método de referencia) son las más utilizadas, pero tanto las guías internacionales KDIGO 2013 como el nuevo documento de consenso sobre la ERC 2013, en el que han participado diez sociedades científicas bajo la dirección de la Sociedad Española de Nefrología, recomiendan su sustitución por la ecuación CKD-EPI. Nuestro objetivo ha sido, tal y como hicimos con ecuaciones previas, elaborar unas tablas que permitan conocer el valor del filtrado glomerular estimado mediante la ecuación CKD-EPI a partir de la concentración sérica de creatinina, la edad y el sexo, y de este modo proporcionar un instrumento que facilite la difusión de esta nueva ecuación, especialmente en ámbitos en los que no se calcule de modo automático.

Palabras clave:
MDRD
Palabras clave:
CKD-EPI
Palabras clave:
Tablas
Palabras clave:
Enfermedad renal crónica
Palabras clave:
Filtrado glomerular
Palabras clave:
Creatinina

Chronic kidney disease (CKD) and its complications have become a major healthcare problem, both due to the resources that are required in the final stages of the disease and to secondary complications. As such, its early diagnosis is considered to be very important nowadays. The recently published 2013 KDIGO guidelines base the definition and classification of CKD on glomerular filtration values and albuminuria as staging criteria and prognostic markers of the disease. The MDRD and MDRD-IDMS equations (when creatinine values can be traced to the reference method) are those most used, but both the 2013 KDIGO international guidelines and the new 2013 CKD consensus document, in which ten scientific societies participated under the direction of the Spanish Society of Nephrology, recommend to be replaced by the CKD-EPI equation. Our objective has been, as with previous equations, to develop tables that display the estimated glomerular filtration rate value using the CKD-EPI equation from serum creatinine concentration, age and sex, and thereby provide an instrument that facilitates the dissemination of this new equation, particularly in settings where it is not calculated automatically.

Keywords:
MDRD
Keywords:
CKD-EPI
Keywords:
Tables
Keywords:
Chronic kidney disease
Keywords:
Glomerular filtration rate
Keywords:
Creatinine
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INTRODUCCIÓN

 

La enfermedad renal crónica (ERC) es reconocida como un problema sanitario de primer orden, tal y como se ha puesto de manifiesto en diferentes estudios epidemiológicos1-3, no solo porque los pacientes que alcanzan una ERC terminal requieren importantes recursos sanitarios, sino también por la elevada carga de enfermedad cardiovascular, hospitalización y muerte prematura inherentes a su diagnóstico4.

Con el fin de poder prevenir o retrasar las complicaciones asociadas a la ERC5, en el año 2002 la National Kidney Foundation (NKF) Kidney Disease Outcome Quality Initiative (K/DOQI) americana publicó unas guías clínicas para definirla y clasificarla en diferentes estadios6. En el año 2005 la iniciativa internacional Kidney Disease: Improving Global Outcomes (KDIGO) aceptó con modificaciones menores la definición y clasificación inicialmente propuesta por las K/DOQI7 y en enero del año 2013 ha publicado unas guías sobre diagnóstico, clasificación y manejo de la ERC que confirman la definición previa de ERC y la clasifican en estadios basados en los valores de filtrado glomerular (FG) y el grado de albuminuria8.

Durante los últimos años se ha considerado que el mejor índice para valorar la función renal es el FG. Dado que su medida no es viable en la práctica diaria, se han desarrollado diversas ecuaciones que permiten su estimación a partir de la concentración de creatinina sérica, la edad, el sexo y la raza. Sin embargo, para definir una ERC ante un FG > 60 ml/min/1,73 m2 se han requerido otros marcadores de lesión renal (albuminuria, hematuria, alteraciones en pruebas de imagen, etc.), fundamentalmente debido a la imprecisión e inexactitud de las ecuaciones del FG estimado (FGe) especialmente para valores más altos de este6-8. Aunque han sido muchas las ecuaciones publicadas, en la actualidad las más utilizadas en nuestro país son las derivadas del estudio Modification of Diet in Renal Disease9, ya sea en su versión clásica MDRD-410 o MDRD-IDMS, en función de si el método analítico utilizado por el laboratorio para la medida de creatinina sérica presenta o no trazabilidad frente al procedimiento de medida de referencia de espectrometría de masas-dilución isotópica (IDMS)11. Estas ecuaciones también se han usado para valorar la prevalencia de ERC en estudios epidemiológicos y de salud pública12,13.

El Chronic Kidney Disease Epidemiology Collaboration (CKD-EPI) es un grupo de investigación dependiente del National Institute of Diabetes and Digestive and Kidney Disease creado para desarrollar ecuaciones de estimación del FG a partir de datos procedentes de diferentes estudios. En el año 2009, este grupo publicó una nueva ecuación utilizando métodos de creatinina estandarizados y obtenida a partir de una población con valores de FG más elevados, obteniéndose un FGe medio de 93,2 ml/min/1,73 m2 mediante la ecuación CKD-EPI frente a 86,3 ml/min/1,73 m2 con la ecuación MDRD-IDMS14. Esta ecuación es la recomendada por las nuevas guías KDIGO 2013, dado que presenta una mayor exactitud que MDRD-IDMS para valores altos de FG, aunque mantiene una imprecisión elevada, por lo que no es útil para clasificar la ERC en los estadios 1 y 2, precisándose además en estos de signos de lesión renal8. La mejoría de la capacidad predictiva del FG real, especialmente entre valores de 60 y 90 ml/min/1,73 m2, y su mayor capacidad pronóstica de mortalidad global, cardiovascular y de riesgo de presentar ERC terminal15 obligan a considerar la nueva ecuación CKD-EPI como la ecuación de elección en el futuro. De hecho en el «Documento de Consenso sobre la Enfermedad Renal Crónica» recientemente publicado y en el que han participado diez sociedades científicas bajo la dirección de la Sociedad Española de Nefrología (S.E.N.), se recomienda el uso de esta nueva ecuación16.

Sin embargo, la recomendación de usar CKD-EPI no ha sido aún implementada por la mayoría de los laboratorios clínicos9, por lo que existe una necesidad de herramientas que permitan una conversión rápida de la concentración de creatinina sérica en el valor de FGe mediante esta ecuación. Con este objetivo hemos calculado y diseñado una tabla que permite la estimación del FG a partir de la concentración de creatinina sérica, la edad y el sexo por la ecuación CKD-EPI, al igual que hicimos con anterioridad con la fórmula de MDRD-IDMS17.

 

MÉTODOS

 

Para la elaboración de estas tablas se ha utilizado una hoja de cálculo realizada con el programa Excel 7 (Microsoft, USA). Resultan de aplicar la fórmula CKD-EPI para cada uno de los valores medios de los intervalos de concentración de creatinina y edad en función del sexo. Dadas las características de la población mayoritaria de nuestro país, se ha obviado el factor de corrección para raza negra.

 

RESULTADOS

 

En las tablas se muestra el valor del FGe mediante la fórmula CKD-EPI según la concentración de creatinina sérica, la edad y el sexo, utilizando los valores medios de creatinina y edad para cada uno de los intervalos, estratificándola en los distintos estadios de ERC. Los resultados se presentan en dos tablas distintas en función de la expresión de los valores de concentración sérica de creatinina en unidades convencionales (mg/dl) o en el Sistema Internacional (µmol/l) (tabla 1 y tabla 2). El color del sombreado indica el estadio de ERC al que corresponde el valor de FGe.

 

DISCUSIÓN

 

Como es bien sabido, la mayoría de las sociedades científicas6,7,18-24, incluidas la S.E.N. y la Sociedad Española de Bioquímica Clínica y Patología Molecular25, aconsejan actualmente el uso del FGe mediante ecuaciones obtenidas a partir de la medida de la concentración de creatinina sérica, la edad, el sexo y la raza. Dichas ecuaciones han supuesto un gran avance en el diagnóstico precoz y la clasificación en estadios de la ERC, lo que implica importantes ventajas, al permitir instaurar distintas terapias dirigidas a conseguir detener o enlentecer la progresión de la enfermedad renal y tratar precozmente sus complicaciones (anemia, hiperparatiroidismo secundario, etc.)26-28.

Hasta hace poco, la ecuación MDRD ha sido la recomendada por la mayoría de las guías clínicas y sociedades científicas6,7,18,29-31 y se ha demostrado que el FGe obtenido a partir de esta es también útil en el ajuste de dosis de fármacos, ya que se relaciona mejor que la ecuación de Cockcroft-Gault para valores de FG32 inferiores a 60 ml/min/1,73 m2. Sin embargo, la ecuación de MDRD presenta una serie de limitaciones derivadas de la población utilizada en su desarrollo33, individuos con distintos grados de ERC, destacando su imprecisión y la infraestimación sistemática del FG real, en especial para valores de FG34-39 superiores a 60 ml/min/1,73 m2. Esta infraestimación puede ocasionar que algunos individuos puedan ser sometidos a estudios innecesarios, recibir dosis no óptimas de fármacos de eliminación renal o evitar procedimientos diagnósticos importantes pero potencialmente nefrotóxicos.

Por todo ello, se ha preconizado la necesidad de buscar nuevos marcadores de función renal o nuevas ecuaciones de estimación del FG que mejoren los resultados de MDRD, especialmente para FG superiores a 60 ml/min/1,73 m2. En el año 2009 el grupo CKD-EPI publicó una nueva ecuación desarrollada a partir de una población de 8254 individuos con distintas características clínicas, con y sin enfermedad renal, que incluyó como variables la concentración sérica de creatinina, la edad, el sexo y la raza14. A todos los individuos se les realizó la medida de FG mediante el aclaramiento de iotalamato (media 68 ml/min/1,73 m2, desviación estándar = 40 ml/min/1,73 m2) y la determinación de creatinina sérica (media 145 μmol/l) por métodos con trazabilidad frente al método de referencia de IDMS. La edad media de la población fue de 47 años, con un 9 % de casos con edades comprendidas entre 66 y 70 años y un 3 % de edad superior a 71 años. Se desarrollaron diferentes ecuaciones en función de la raza, el sexo y el valor de la concentración sérica de creatinina. La comparación de CKD-EPI frente a MDRD-IDMS puso de manifiesto que la primera presentaba una mayor exactitud, en especial para valores de FG superiores a 60 ml/min/1,73 m2, motivo por el cual los autores llegaron a la conclusión de que CKD-EPI debería sustituir a MDRD-IDMS en la práctica clínica habitual, aunque mantenía una imprecisión elevada en comparación con la medida directa del FG. La aplicación de CKD-EPI en el estudio NHANES (1999-2006) (Encuesta Nacional de Examen de Salud y Nutrición) evidenció que la mediana del FGe fue de 94,5 ml/min/1,73 m2 frente a 85 ml/min/1,73 m2 estimado con MDRD-IDMS, con una prevalencia de ERC del 11,5 % frente al 13,1 %, reducción básicamente producida por un descenso de los casos clasificados por MDRD-IDMS como ERC en estadio 3.

En un trabajo publicado por nuestro grupo, la primera publicación que trató de valorar la nueva ecuación CKD-EPI en nuestro medio en una amplia cohorte de pacientes, se confirmó que la nueva ecuación producía valores más elevados que los obtenidos con MDRD-IDMS, lo que conllevó una reclasificación de los pacientes a estadios superiores de ERC, de modo que un 9,8 % de los casos que eran catalogados como ERC 3b pasaron a ser 3a, un 17 % de ERC 3a pasaron a clasificarse como ERC 2 y un 15,7 % pasaron de ERC 2 a ERC 140. Además, el análisis por subgrupos de edad demostró que este desplazamiento hacia estadios de FG superiores era mayor en los pacientes de menos de 70 años. En el grupo de más de 70 años se observó una concordancia del 90 % para los estadios de ERC 2 a 5; en cambio, para los asignados a ERC 1 por MDRD-IDMS, un elevado número de casos fueron catalogados como ERC 2 por CKD-EPI. Estos datos son superponibles a los obtenidos en un trabajo realizado recientemente en nuestro país en atención primaria, donde se observan menos diferencias entre ambas ecuaciones para la estimación del FG en individuos de edad avanzada que en la población más joven41. Resultados parecidos se han descrito en un trabajo recientemente publicado en el que se ha observado que CKD-EPI tiene menos sesgos y es más exacta que MDRD también en población europea añosa mayor de 74 años, siendo la ecuación para este rango de edad tan satisfactoria como en sujetos jóvenes42.

Por otra parte, como se ha mencionado con anterioridad, creemos importante destacar que en varios estudios la ecuación CKD-EPI se asocia a una mejor clasificación pronóstica respecto a MDRD-IDMS respecto a mortalidad global, episodios cardiovasculares y enfermedad renal terminal43-45. Asimismo, los resultados de un metaanálisis reciente concluyen que CKD-EPI clasifica menos individuos con ERC y categoriza de forma más fiable el riesgo de mortalidad y de ERC terminal que la ecuación MDRD-IDMS en un amplio rango de poblaciones15.

Recientemente se han publicado nuevas ecuaciones basadas en la concentración sérica de creatinina que tratan de mejorar la precisión y el sesgo46, y las guías actuales consideran aceptable su uso siempre que demuestren una mayor exactitud en comparación con CKD-EPI. También debe recordarse que el uso de la concentración sérica de cistatina C o del FGe por ecuaciones a partir de ella está sometido a variables no dependientes del FG y que sus métodos de medida están en fase de estandarización, recomendándose por el momento su uso como medida confirmatoria en adultos con FG entre 45 y 59 ml/min/1,73 m2 sin otros marcadores de lesión renal. En este caso, la ecuación recomendada es la de CKD-EPI para cistatina C estandarizada recientemente publicada47.

Por todo ello creemos que facilitar herramientas que permitan una conversión rápida de la concentración de creatinina sérica a un FGe mediante esta nueva ecuación puede ser de utilidad, especialmente mientras los laboratorios clínicos no la hayan incorporado a sus informes, ya sea en nuestro país o en otros lugares, como Latinoamérica. Es importante remarcar que la ecuación CKD-EPI solamente es aplicable si se utilizan métodos de medida de creatinina estandarizados. Por otra parte, la determinación de FGe es hoy en día un parámetro importante en el que muchas guías basan la derivación de pacientes al nefrólogo, entre otros.

En resumen, aunque el método recomendado actualmente para la determinación del FGe sería el cálculo automático por los laboratorios de la fórmula CKD-EPI, la disponibilidad de estas tablas permite mientras tanto la visualización y conversión de concentración de creatinina sérica estandarizada a los clínicos, para transformarla de un modo rápido y sencillo a un parámetro clínicamente más significativo, como el FGe. Asimismo, esta información adicional puede proporcionar una mayor capacidad predictiva que la concentración de creatinina aislada o las ecuaciones de FGe utilizadas previamente.

 

Conflictos de interés

 

Los autores declaran que no tienen conflictos de interés potenciales relacionados con los contenidos de este artículo.

Tabla 1. Cálculo del filtrado glomerular en función de la concentración sérica de creatinina (mg/dl) y la edad según la ecuación de CKD-EPI (individuos de raza blanca).

Tabla 2. Cálculo del filtrado glomerular en función de la concentración sérica de creatinina (µmol/l) y la edad según la ecuación de CKD-EPI (individuos de raza blanca).

Bibliografía
[1]
Coresh J, Selvin E, Stevens LA, Manzi J, Kusek JW, Eggers P, et al. Prevalence of chronic kidney disease in the United States. JAMA 2007;298(17):2038-47. [Pubmed]
[2]
Levey AS, Atkins R, Coresh J, Cohen EP, Collins AJ, Eckardt KU, et al. Chronic kidney disease as a global public health-problem approaches and initiatives-a position statement from Kidney Disease Improving Global Outcomes. Kidney Int 2007;72(3):247-59. [Pubmed]
[3]
Chadban SJ, Briganti EM, Kerr PG, Dunstan DW, Welborn TA, Zimmet PZ, et al. Prevalence of kidney damage in Australian adults: the AusDiab kidney study. J Am Soc Nephrol 2003;14(7 Suppl 2):S131-8. [Pubmed]
[4]
Go AS, Chertow GM, Fan D, McCulloch CE, Hsu CY. Chronic kidney disease and the risks of death, cardiovascular events, and hospitalization. N Engl J Med 2004;351(13):1296-305. [Pubmed]
[5]
Levey AS, Beto JA, Coronado BE, Eknoyan G, Foley RN, Kasiske RL, et al. Controlling the epidemic of cardiovascular disease in chronic renal disease: what do we know? What do we need to learn? Where do we go from here? Am J Kidney Dis 1998;32: 853-905.
[6]
National Kidney Foundation. K/DOQI Clinical Practice Guidelines for chronic kidney disease: evaluation, classification, and stratification. Am J Kidney Dis 2002;39:S1-266. [Pubmed]
[7]
Levey AS, Eckardt KU, Tsukamoto Y, Levin A, Coresh J, Rossert J, et al. Definition and classification of chronic kidney disease: a position statement from kidney disease: Improving Global Outcomes (KDIGO). Kidney Int 2005;67(6):2089-100. [Pubmed]
[8]
KDIGO 2012 Clinical Practice Guideline for the Evaluation and Management of Chronic Kidney Disease. Kidney Int Suppl 2013;3(1):1-308.
[9]
Gràcia-Garcia S, Montañés-Bermúdez R, Morales-García LJ, Díez-de Los Ríos MJ, Jiménez-García JÁ, Macías-Blanco C, et al. Current use of equations for estimating glomerular filtration rate in Spanish laboratories. Nefrologia 2012;32(4):508-16. [Pubmed]
[10]
Levey AS, Coresh J, Greene T, Stevens LA, Zhang YL, Hendriksen S, et al. Chronic Kidney Disease Epidemiology Collaboration: Using standardized serum creatinine values in the modification of diet in renal disease study equation for estimating glomerular filtration rate. Ann Intern Med 2006;145(4):247-54. [Pubmed]
[11]
Miller WG. Reporting estimated GFR: a laboratory perspective [Editorial]. Am J Kidney Dis 2008;52:645-8. [Pubmed]
[12]
Delanaye P, Cavalier E, Mariat C, Maillard N, Krzesinski JM. MDRD or CKD-EPI study equations for estimating prevalence of stage 3 CKD in epidemiological studies: which difference? Is this difference relevant? BMC Nephrol 2010;11:8.
[13]
Levey AS, Andreoli SP, DuBose T, Provenzano R, Collins AJ. CKD: common, harmful, and treatable¿World Kidney Day 2007. Am J Kidney Dis 2007;49:175-9.
[14]
Levey AS, Stevens LA, Schmid CH, Zhang YL, Castro AF 3rd, Feldman HI, et al.; CKD-EPI (Chronic Kidney Disease Epidemiology Collaboration). A new equation to estimate glomerular filtration rate. Ann Intern Med 2009;150(9):604-12. [Pubmed]
[15]
Matsushita K, Mahmoodi BK, Woodward M, Emberson JR, Jafar TH, Jee SH, et al. Comparison of risk prediction using the CKD-EPI equation and the MDRD study equation for estimated glomerular filtration rate. JAMA 2012;307(18):1941-51. [Pubmed]
[16]
Documento de consenso sobre la Enfermedad Renal Crónica. 27 Noviembre 2012. Available at: http://www.senefro.org/modules/news/images/v._5.doc_consenso_final___131212_copy1.pdf [Accessed: 2 de junio de 2013].
[17]
Canal C, Pellicer R, Rocha CI, Calero F, Gracia S, Montañés R, et al. Tablas para la estimación del filtrado glomerular a partir de la creatinina plasmática. Nefrologia 2008;28(3):317-24. [Pubmed]
[18]
CARI. Caring for Australasians with Renal Impairment. Available at: http://www.cari.org.au/ [Accessed: 5 de mayo de 2013].
[19]
Mathew TH, Australasian Creatinine Consensus Working Group. Chronic kidney disease and automatic reporting of estimated glomerular filtration rate: a position statement. Med J Aust 2005;183(3):138-41. [Pubmed]
[20]
Crowe E, Halpin D, Stevens P, Guideline Development Group. Early identification and management of chronic kidney disease: summary of NICE guidance. BMJ 2008;337:a1530.
[21]
Canadian Society of Nephrology. Professional Practice Guidelines. Available at: https://www.csnscn.ca/en/ [Accessed: 2 de junio de 2013].
[22]
Chobanian AV, Bakris GL, Black HR, Cushman WC, Green LA, Izzo JL Jr, et al. National Heart, Lung, and Blood Institute Joint National Committee on Prevention, Detection, Evaluation, and Treatment of High Blood Pressure; National High Blood Pressure Education Program Coordinating Committee: The Seventh Report of the Joint National Committee on Prevention, Detection, Evaluation, and Treatment of High Blood Pressure: the JNC 7 report. JAMA 2003;289(19):2560-72.
[23]
Sarnak MJ, Levey AS, Schoolwerth AC, Coresh J, Culleton B, Hamm LL, et al.; American Heart Association Councils on Kidney in Cardiovascular Disease, High Blood Pressure Research, Clinical Cardiology, and Epidemiology and Prevention. Kidney disease as a risk factor for development of cardiovascular disease: a statement from the American Heart Association Councils on Kidney in Cardiovascular Disease, High Blood Pressure Research, Clinical Cardiology, and Epidemiology and Prevention. Circulation 2003;108(17):2154-69.
[24]
Brosius FC 3rd, Hostetter TH, Kelepouris E, Mitsnefes MM, Moe SM, Moore MA, et al.; American Heart Association Kidney and Cardiovascular Disease Council; Council on High Blood Pressure Research; Council on Cardiovascular Disease in the Young; Council on Epidemiology and Prevention; Quality of Care and Outcomes Research Interdisciplinary Working Group. Detection of chronic kidney disease in patients with or at increased risk of cardiovascular disease: a science advisory from the American Heart Association Kidney and Cardiovascular Disease Council; the Councils on High Blood Pressure Research, Cardiovascular Disease in the Young, and Epidemiology and Prevention; and the Quality of Care and Outcomes Research Interdisciplinary Working Group: developed in collaboration with the National Kidney Foundation. Circulation 2006;114(10):1083-7.
[25]
Gracia S, Montañés R, Bover J, Cases A, Deulofeu R, Martín de Francisco AL, et al. Documento de consenso: Recomendaciones sobre la utilización de ecuaciones para la estimación del filtrado glomerular en adultos. Nefrologia 2006;26(6):658-65. [Pubmed]
[26]
Finkelstein FO, Story K, Firanek C, Mendelssohn D, Barre P, Takano T, et al. Health-related quality of life and hemoglobin levels in chronic kidney disease patients. Clin J Am Soc Nephrol 2009;4(1):33-8. [Pubmed]
[27]
Bover J, Farré N, Andrés E, Canal C, Olaya MT, Alonso M, et al. Update on the treatment of chronic kidney disease-mineral and bone disorder. J Ren Care 2009;35(Suppl 1):19-27. [Pubmed]
[28]
Bover J, Canal C, Marco H, Fernández-Llama P, Bosch RJ, Ballarín J. Diagnostic procedures and rationale for specific therapies in chronic kidney disease-mineral and bone disorder. Contrib Nephrol 2008;161:222-33. [Pubmed]
[29]
Mathew TH, Johnson DW, Jones GR, Australasian Creatinine Consensus Working Group. Chronic kidney disease and automatic reporting of estimated glomerular filtration rate: revised recommendations statement. Med J Aust 2007;187(8):459-63. [Pubmed]
[30]
Archibald G, Bartlett W, Brown A, Christie B, Elliott A, Griffith K, et al. UK Consensus Conference on Early Chronic Kidney Disease. Nephrol Dial Transplant 2007;22(9):2455-7.
[31]
The Renal Association: the UK CKD Guidelines. Available at: http://www.renal.org/ [Accessed: 3 de junio de 2013].
[32]
Montañes-Bermudez R, Gracia-Garcia S. Use of estimated glomerular filtration formulas for dose adjustment. Nefrologia 2012;32(2):253-5. [Pubmed]
[33]
Levey AS, Bosch JP, Lewis JB, Greene T, Rogers N, Roth D. A more accurate method to estimate glomerular filtration rate from serum creatinine: a new prediction equation. Modification of Diet in Renal Disease Study Group. Ann Intern Med 1999;130:461-70.
[34]
Bostom AG, Kronenberg F, Ritz E. Predictive performance of renal function equations for patients with chronic kidney disease and normal serum creatinine levels. J Am Soc Nephrol 2002;13:2140-4. [Pubmed]
[35]
Rule AD, Larson TS, Bergstralh EJ, Slezak JM, Jacobsen SJ, Cosio FG. Using serum creatinine to estimate glomerular filtration rate: accuracy in good health and in chronic kidney disease. Ann Intern Med 2004;141:929-37. [Pubmed]
[36]
Rule AD, Gussak HM, Pond GR, Bergstralh EJ, Stegall MD, Cosio FG, et al. Measured and estimated GFR in healthy potential kidney donors. Am J Kidney Dis 2004;43:112-9. [Pubmed]
[37]
Ibrahim H, Mondress M, Tello A, Fan Y, Koopmeiners J, Thomas W. An alternative formula to the Cockcroft-Gault and the modification of diet in renal diseases formulas in predicting GFR in individuals with type 1 diabetes. J Am Soc Nephrol 2005;16:1051-60. [Pubmed]
[38]
Poggio ED, Wang X, Greene T, Van Lente F, Hall PM. Performance of the Modification of Diet in Renal Disease and Cockcroft-Gault Equations in the estimation of GFR in health and in chronic kidney disease. J Am Soc Nephrol 2005;16:459-66. [Pubmed]
[39]
Lin J, Knight EL, Hogan ML, Singh AK. A comparison of prediction equations for estimating glomerular filtration rate in adults without kidney disease. J Am Soc Nephrol 2003;14:2573-80. [Pubmed]
[40]
Montañés Bermúdez R, Bover Sanjuán J, Oliver Samper A, Ballarín Castán JA, Gràcia García S. Assessment of the new CKD-EPI equation to estimate the glomerular filtration rate. Nefrologia 2010;30(2):185-94. [Pubmed]
[41]
Salvador-González B, Rodríguez-Latre LM, Güell-Miró R, Álvarez-Funes V, Sanz-Ródenas H, Tovillas-Morán FJ. Estimation of glomerular filtration rate by MDRD-4 IDMS and CKD-EPI in individuals of 60 years of age or older in primary care. Nefrologia 2013;33(4):552-63. [Pubmed]
[42]
Kilbride HS, Stevens PE, Eaglestone G, Knight S, Carter JL, Delaney MP, et al. Accuracy of the MDRD (Modification of Diet in Renal Disease) study and CKD-EPI (CKD Epidemiology Collaboration) equations for estimation of GFR in the elderly. Am J Kidney Dis 2013;61(1):57-66. [Pubmed]
[43]
Matsushita K, Selvin E, Bash LD, Astor BC, Coresh J. Risk implications of the new Epidemiology Collaboration (CKD-EPI) equation compared with the MDRD Study equation for estimated GFR: the Atherosclerosis Risk in Communities (ARIC) study. Am J Kidney Dis 2010;55(4):648-59. [Pubmed]
[44]
White SL, Polkinghorne KR, Atkins RC, Chadban SJ. Comparison of the prevalence and mortality risk of CKD in Australia using the CKD Epidemiology Collaboration (CKDEPI) and Modification of Diet in Renal Disease (MDRD) Study GFR estimating equations: The AusDiab (Australian Diabetes, Obesity and Lifestyle) Study. Am J Kidney Dis 2010;55(4):660-70. [Pubmed]
[45]
Shafi T, Matsushita K, Selvin E, Sang Y, Astor BC, Inker LA, et al. Comparing the association of GFR estimated by the CKD-EPI and MDRD study equations and mortality: the third national health and nutrition examination survey (NHANES III). BMC Nephrology 2012;13:42. [Pubmed]
[46]
Schaeffner ES, Ebert N, Delanaye P, Frei U, Gaedeke J, Jakob O, et al. Two novel equations to estimate kidney function in persons aged 70 years or older. Ann Intern Med 2012;157(7):471-81. [Pubmed]
[47]
Inker LA, Schmid CH, Tighiouart H, Eckfeldt JH, Feldman HI, Greene T, et al.; CKD-EPI Investigators. Estimating glomerular filtration rate from serum creatinine and cystatin C. N Engl J Med 2012;367(1):20-9. [Pubmed]
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