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dc.contributor.advisorSilveiro, Sandra Pinhopt_BR
dc.contributor.authorBoff, Robertapt_BR
dc.date.accessioned2019-07-30T02:31:36Zpt_BR
dc.date.issued2014pt_BR
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10183/197488pt_BR
dc.description.abstractA doença renal do diabetes (DRD) acomete cerca de 30% dos indivíduos com diabetes melito (DM) e é mundialmente a principal causa de insuficiência renal terminal. A detecção e atual classificação da DRD em estágios leva em conta níveis de taxa de filtração glomerular (TFG) e de excreção urinária de albumina (EUA), já que esses dois parâmetros são preditores independentes de perda de função renal e de mortalidade. A TFG deve ser estimada a partir de equações que incluem a creatinina sérica, idade e gênero do indivíduo (equação CKD-EPI ou MDRD) e a EUA deve ser avaliada em amostra de urina. Como as equações de TFG baseadas na creatinina tendem a subestimar a TFG na faixa de normalidade e a superestimá-la na presença de doença renal, novas equações com outras substâncias endógenas, como a cistatina C têm sido avaliadas. A cistatina C é uma proteína sérica, identificada como um marcador alternativo da TFG, produzida por todas as células nucleadas e livremente filtrada pelos glomérulos. Tem sido considerado um sinalizador mais específico e sensível de perda de função renal e mais acurado para predizer progressão para doença renal avançada e mortalidade. Diretrizes recentes recomendam que seja feita também a estimativa da TFG com equações envolvendo a cistatina C (equação CKD-EPI cist C) quando existe dúvida de perda de função renal a partir das equações baseadas apenas na creatinina. No entanto, estudos em indivíduos com DM ainda apresentam resultados divergentes nesse sentido. O objetivo da presente revisão foi de descrever os achados existentes em pacientes com DM em relação à avaliação da TFG com equações envolvendo a cistatina C e creatinina séricas, tanto isoladamente como combinadas na mesma equação, comparando-as em relação à sua acurácia e capacidade preditora de eventos renais e de mortalidade.pt_BR
dc.description.abstractDiabetes kidney disease (DKD) affects about 30% of diabetes mellitus (DM) patients and is the main cause of endstage renal disease. The detection and classification of DKD in stages takes into account glomerular filtration rate (GFR) and urinary albumin excretion (UAE) levels, since both parameters are independent predictors of progressive kidney disease and mortality. GFR should be estimated based on equations with serum creatinine, age and gender (CKD-EPI or MDRD equations), and UAE should be evaluated in an urine sample. Since these equations tend to underestimate GFR in normal range renal function and overestimate it in kidney disease, new equations with other markers have been evaluated. Cystatin C is an endogenous protein, identified to be an alternative GFR marker, produced by all nucleated cells and freely filtered by the glomeruli. It seems to be a more sensitive and specific indicator of renal function loss, also more accurate to predict progression of kidney disease and mortality. Recent guidelines recommend that GFR should be estimated with cystatin C based equations when there is doubt about renal function loss based only on creatinine equations. However, studies in DM patients present discrepant findings. The aim of the present review was to describe the results of the studies regarding estimated GFR using serum creatinine and cystatin C based equations, alone or in combination in the same equation, in DM patients, comparing the equations regarding accuracy and the ability to predict renal events and mortality.en
dc.format.mimetypeapplication/pdfpt_BR
dc.language.isoporpt_BR
dc.rightsOpen Accessen
dc.subjectDiabetes mellituspt_BR
dc.subjectNefropatias diabéticaspt_BR
dc.subjectTaxa de filtração glomerularpt_BR
dc.subjectCistatinaspt_BR
dc.titleAcurácia de equações de estimativa da taxa de filtração glomerular baseadas na cistatina c e creatinina séricas em pacientes com diabetes melito tipo 2pt_BR
dc.typeDissertaçãopt_BR
dc.identifier.nrb000969333pt_BR
dc.degree.grantorUniversidade Federal do Rio Grande do Sulpt_BR
dc.degree.departmentFaculdade de Medicinapt_BR
dc.degree.programPrograma de Pós-Graduação em Ciências Médicas: Endocrinologiapt_BR
dc.degree.localPorto Alegre, BR-RSpt_BR
dc.degree.date2014pt_BR
dc.degree.levelmestradopt_BR


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