NAFLD患者における肝硬直、アルブミン尿、慢性腎臓病:体系的レビューとメタアナリシス

Jun 27, 2024

抽象的な:間の関連性肝臓の硬直、の代理尺度肝線維症、 そして慢性腎臓病(CKD)患者の場合非アルコール性脂肪肝疾患(NAFLD) が提案されている。しかし、ほとんどの研究は小規模であり、統計的検出力も低かった。私たちは、当初から 2021 年 8 月まで PubMed-MEDLINE と Scopus を体系的に検索し、振動制御一過性エラストグラフィー (VCTE) によって診断された肝硬直と腎機能障害との関連を報告する横断研究またはコホート研究を検索しました。主要アウトカムはCKDで、尿中アルブミン対クレアチニン比(UACR)が30mg/g以上、推定糸球体濾過量(eGFR)が60mL/分/1.73m2未満の複合値として定義された。個々の研究からの関連性の尺度は、変量効果モデルを使用してメタ分析されました。最初に精査された 526 タイトルのうち、7 つの横断研究が基準を満たし、含まれました。 CKDの場合、以下の患者のリスクがより高かった。肝線維症VCTEによる評価を、受けなかった患者と比較した(n {0}} 研究: OR 2.49、95% CI 1.89-3.29; 全体効果の検定 z=6.475、p < 0.001)。 UACRの増加が結果として考慮された場合、肝臓の硬さの上昇はリスクの有意な増加にも関連していました(n=3件の研究: OR 1. 98 95% C 1.29–3.05; 全体的な効果のテスト z { {19}}.113、p=0.002)。どちらの分析でも、有意な不均一性は示されませんでした(2 つの結果について、それぞれ I2=0% および I2=46.5%)。このメタ分析は、肝臓の硬さの上昇が、NAFLD 患者における腎臓の転帰のオッズ増加と関連していることを示しています。進行性線維症のスクリーニングに VCTE を広く使用することは、次のようなリスクのある患者を特定するのに役立つ可能性があります。末期の腎臓病。

キーワード:フィブロスキャン; MAFLD; NAFLD;CKD;アルブミン尿;2型糖尿病

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1. はじめに

非アルコール性脂肪肝疾患 (NAFLD) は現在、最も一般的な慢性肝疾患として認識されており、世界の成人人口の 4 分の 1 [1]、米国成人の 37% が罹患しています [2]。 NAFLD患者の大多数は、全体的なリスクが低く、依然としてこの集団の最も一般的な死因である心血管疾患(CVD)と肝外がんによる死亡リスクが競合しているため、生涯に肝硬変を発症することはありません。 [3,4]。それにもかかわらず、罹患者の数を考慮すると、NAFLD は肝硬変と肝移植の主な原因の 1 つとなっており、米国では第 2 位にランクされています [5]。したがって、主要な臨床的課題は、非アルコール性脂肪性肝炎(NASH)、そして最も重要なことに、将来の臨床的に関連する肝臓関連イベントの最も強力な予測因子である重度/進行性肝線維症を含む、より重篤な形態の少数の患者を特定することである[6、 7]。

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過去 10 年にわたり、NAFLD が肝臓関連の予後に影響を与えるだけでなく、CVD [8]、慢性腎臓病 (CKD) [9]、肝外がん [10]。血清バイオマーカーまたは肝臓超音波検査を使用して NAFLD 患者を特定する研究を含む最近のメタ分析では、いくつかの既知の危険因子を調整した後でも、NAFLD の存在は CKD 発症リスクの増加と関連していました [11]。しかし、腎臓の転帰に対する肝線維症の影響に関するデータは、NASH および線維化の段階を診断するためのゴールドスタンダード技術である肝生検 [12] の侵襲的性質と、それに関連する出血リスクのせいもあって、はるかに限られています。これに関連して、優れた性能を発揮する非侵襲的診断方法は臨床的に非常に重要です。中でも、振動制御過渡エラストグラフィー (VCTE) は、脂肪症 (減衰制御パラメータ CAP による) と線維症 (肝臓の硬さ測定によるLSM)[13]。我々は以前、米国一般人口において、VCTEにおける重大な肝線維症がアルブミン尿およびCKDと独立して関連していることを示した[14]。さらに、進行性線維症の主要な危険因子である2型糖尿病(T2D)患者を対象に実施されたいくつかの小規模な研究[15]でも、同様の結果が得られた[16、17]。

サンプルサイズが小さいことと統計的検出力が限られていることに関連する制限を克服するために、今回の体系的レビューとメタ分析が実行されました。目的は、尿中アルブミン対クレアチニン比(UACR)の増加、推定糸球体濾過率(eGFR)の減少、またはその両方によって定義される、VCTEによって評価される肝線維症とCKDとの関連を調査した成人NAFLD患者を対象に実施された観察研究のデータを要約することである。 。

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2. 材料と方法

今回のシステマティックレビューとメタアナリシスのプロトコールはPROSPERO(CRD42021274391)に登録されました。 2.1.データソースと検索戦略 PubMed-MEDLINE と Scopus を体系的に検索し、肝硬直と CKD の関連性を調査する 2021 年 8 月までに発行された観察研究 (横断研究またはコホート研究) の結果を報告する論文を特定しました。検索は SC と GP によって設計され、SC によって実行されました。完全な検索戦略を補足表 S1 に示します。事前に定義された言語制限を設けず、検索対象を人間の研究に限定しました。元のデータベース検索でカバーされていない追加の研究を特定するために、含まれている原稿と総説論文の参考文献リストが手作業で検索されました。システマティックレビューは、システマティックレビューおよびメタアナリシスのための優先報告項目(PRISMA)によって実施され、補足表S2に報告されている[18]。含まれた研究の観察的性質を考慮して、これらの研究のメタ分析のために疫学観察研究のメタ分析 (MOOSE) によって提案された報告項目に従いました [19]。 2.2.研究の選択 以下の包含基準を満たす研究のみが、本系統的レビューおよびメタ分析の対象とされた。(1) 横断的またはコホート設計。 (2) 肝臓の硬さと腎機能障害との関係の評価。 (3) 関心のある結果に対する 95% 信頼区間 (CI) との関連性の尺度 (オッズ比 [OR] またはハザード比 [HR]) の利用可能性。 (4)VCTEを用いた肝硬さの測定により得られる肝線維化の診断。 (5) 以下の尺度のいずれかに基づく腎機能障害の診断: eGFR の低下 (<60 mL/min/1.73 m2 ), increased UACR (≥30 mg/g), a composite of the two (referred here as CKD and considered the primary outcome). Exclusion criteria were as follows: (1) studies with different designs, editorials, congress abstracts, and case reports; (2) studies that did not exclude causes of liver steatosis different than NAFLD; (3) studies that did not report a measure of association with 95% CI for the outcome of interest; (4) studies that were performed in the pediatric population.

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2.3.データ抽出と品質評価

すべてのタイトルと要約は 2 人の研究者 (SC と GP) によって独立して検査され、関連する可能性のある論文の全文は同じ著者によって個別に入手および精査されました。元の記事に戻って参照し、矛盾をコンセンサスによって解決しました。研究デザイン、国、男性参加者の割合、T2D患者の割合、肝線維症を定義するためのVCTEカットオフ、関心のある結果、多変量回帰モデルに含まれる共変量に関する情報がすべての研究から抽出されました。同じテーマに関する複数の出版物がある場合は、最新かつ包括的な出版物のみを含めました。バイアスのリスクは 2 人の著者 (SC と GP) によって独立して評価され、矛盾は議論によって解決されました。研究はニューカッスル・オタワスケール(NOS)[20]に従ってその質について評価されました。この尺度は、参加者の選択 (最大 4 ポイント)、研究グループの比較可能性 (最大 2 ポイント)、および関心のある結果の確認 (最大 3 ポイント) の 3 つの主要な領域に最大 9 ポイントを割り当てます。 9 つ星のスコアを獲得した研究はバイアスのリスクが低いと考えられ、7 つ星または 8 つ星のスコアを獲得した研究は中程度のリスクがあるとみなされ、6 つ星以下のスコアはバイアスのリスクが高いと見なされます。 20]。 2.4.データ合成と統計分析 OR (または HR) および対応する 95% CI は、対象となる各研究の関連性の尺度として考慮されました。交絡因子の調整の最大範囲を報告する統計モデルから効果量を抽出しました。調整された測定値をプールして、効果の大きさの全体的な推定値を計算しました。 Der Simonian と Laird の方法に従って変量効果モデルを使用し、不均一性の推定値は Mantel-Haenszel モデルから取得しました。統計的不均一性は、森林区画の目視検査のほか、偶然だけでは説明できない観察された変動の割合を表すコクラン Q テストおよび I2 統計によって評価されました。 I2 の値 0 ~ 25% はわずかな不均一性を表し、25% を超え 50% 以下は低い不均一性を表し、50% を超え 75% 以下は中程度の不均一性を表し、75% を超える場合は不均一性を表します。高い異質性[21]。じょうごプロットは、効果測定値の対数を標準誤差の対数に対してプロットすることにより、出版バイアスの存在を評価するために構築されました。 10 件を超える研究がメタ分析に含まれている場合は、順位相関ベッグ検定も使用する予定です [22]。プール効果推定値が特定の研究によって強く影響されるかどうかを評価するために、感度分析が実施されました。これは、毎回 1 つの研究を省略し、残りの研究についてプールされた効果の推定値を再計算することによって実行されました。すべての統計分析は Stata 16.0 (Stata Corp、米国テキサス州カレッジステーション) を使用して実行されました。次の両側 p 値<0.05 was considered significant. 


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