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    Diagnostic and prognostic stratification in the emergency department using urinary biomarkers of nephron damage

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    Akutes Nierenversagen (AKI) ist nach wie vor ein hĂ€ufiger und ernst zu nehmender klinischer Befund. Besonders oft fĂŒhrt eine Form des Nierenversagens, das Intrinsische Nierenversagen (iAKI) zu ungĂŒnstigen klinischen VerlĂ€ufen. Diese Form des Nierenversagens ist mit strukturellen NierenschĂ€digungen assoziiert, was im Unterschied zu anderen Formen des Nierenversagens andere therapeutische Konsequenzen hat. Deshalb ist eine möglichst frĂŒhe Unterscheidung der einzelnen Formen des Nierenversagens notwendig. Die herkömmliche Diagnostik beruht grĂ¶ĂŸtenteils auf Messungen von Kreatininwerten, wobei eine Unterscheidung der verschiedenen Formen des Nierenversagens kaum möglich ist. In den letzten Jahren wurden deshalb verschiedene Urin-Biomarker auf die Detektion von Intrinsischem Nierenversagen hin untersucht. In der vorliegenden Arbeit wird der diagnostische und prognostische Wert von fĂŒnf verschiedenen Urin-Biomarker untersucht und mit der konservativen Diagnostik mit Serum-Kreatinin verglichen. Die in der vorliegenden Arbeit untersuchten Urin-Biomarker sind: Urin-Neutrophilen- Gelatinase- assoziiertes Lipocalin [uNGAL], Urin-Kidney Injury Molecule 1 [uKIM-1], Urin-Leber-Typ- FettsĂ€ure-bindendes Protein [uLFABP], Urin- Interleukin 18 [uIL 18] und Urin-Cystatin C [uCysC]. Es wurde eine prospektiven Kohortenstudie mit 543 unselektierten Notaufnahmepatienten durchgefĂŒhrt. Diese Kohorte war Teilkohorte einer multizentrischen Studie [1] von 1635 Notaufnahmepatienten. Ziel war es, Angaben ĂŒber den Wert jedes einzelnen Biomarkers im Vergleich zum Serum- Kreatinin bei der Diagnosestellung von Intrinsischem Nierenversagen, bei der Vorhersage von Schwere und Dauer von iAKI und bei der Vorhersage klinischer Ergebnisse wie Tod oder Dialysebeginn zu erhalten. Es wurde im Ergebnis deutlich, dass jeder der fĂŒnf Biomarker mit unterschiedlicher Signifikanz bei iAKI erhöht war. Der beste Marker war uNGAL (WB) mit einer SpezifitĂ€t von 83% und SensitivitĂ€t von 68% bei einem Cutoff von 90 ”g/ml. Auch fĂŒr die Schwere und die Dauer von iAKI erwies sich uNGAL als der beste PrĂ€diktor. Bekanntlich ist iAKI sehr hĂ€ufig mit ungĂŒnstigen klinischen Endpunkten assoziert. Auch in der vorliegenden Studie wurde das belegt. Die hĂ€ufigsten FĂ€lle von Tod oder Dialysebeginn wurden bei Patienten mit iAKI im Vergleich zu Patienten mit anderen Formen des Nierenversagens verzeichnet. Die Urin-Biomarker uNGAL in Kombination mit uLFABP waren dabei die besten PrĂ€diktoren fĂŒr ein negatives klinisches Ergebnis. Jeweils in Kombination mit sCr-Werten konnte sowohl uNGAL als auch uLFABP die RisikoeinschĂ€tzung verbessern. Eine Gruppe in der Kohorte wurde gefunden, die zwar niedrige sCr-Werte, aber hohe Biomarkerwerte von uNGAL und uLFABP zeigten. Diese Patienten wĂ€ren bei der alleinigen Messung von Serum- Kreatinin mit der konventionellen Diagnostik nicht der richtigen Risikoklasse zugeordnet und als Risikopatienten ĂŒbersehen worden. Im Ergebnis kann gesagt werden, dass die Biomarker die diagnostische und auch prognostische Einteilung der Patienten in der Notaufnahme verbessern können.Acute kidney injury (AKI) is a ubiquitous event in clinical practice, frequently with severe consequences. Intrinsic acute kidney injury (IAKI) is a variant of it. It is associated with structural kidney damage (nephron injury) and leads frequently to an unfavorable clinical outcome.The usual diagnostics with creatinine exhibits deficits in the ability to distinguish different forms of kidney injury. That motivated studies with a variety of urine biomarkers with respect to detection of iAKI. In this prospective cohort study, we determine the diagnostic and prognostic value of several urinary biomarkers for iAKI in the emergency department and compare it with currently used diagnostics. Five biomarkers (urinary neutrophil gelatinase–associated lipocalin [uNGAL],kidney injury molecule-1 [uKim-1], urinary liver-type fatty acid binding protein[LFABP], urinary interleukin-18 [u-IL-18], and cystatin C [u-cysC])were measured in 543 unselected emergency department patients at the time of hospital admission. We assesed the performance of the biomarkers for detection of severity and duration of iAKI and the predictive power for poor clinical outcome. UNGAL performed best in diagnosing iAKI out of the 5 (specifity 83%, sensitivity 68% withacutoff at 90 ”g/l).It also proved to be the best predictor of the severity and duration of iAKI. iAKI was more frequently associated with the negative combined clinical outcome death or in- hospital dialysis compared to other clinical diagnoses.The best predictive value for negative clinical outcome had uNGAL combined with uLFABP.Risk assessment of both uNGAL and uLFABP individually was imporved if each was combined with sCr-values. We also identified a subgroup in the cohort with low creatinine values but elevated uNGAL and uLFABP. The biomarker values allowed for correct patient classification. This group would have gone unnoticed as patients at risk with currently used diagnostics. In summary, prognostic and diagnostic stratification in the emergency department is possible by the use of biomarkers

    Urinary NGAL-Positive Acute Kidney Injury and Poor Long-term Outcomes in Hospitalized Patients

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    Neutrophil gelatinase−associated lipocalin (NGAL) is a widely studied biomarker of renal tubular injury. Urinary NGAL (uNGAL) during acute kidney injury (AKI) predicts short-term adverse outcomes. However, the long-term predictive value is unknown. Methods: We performed a prospective observational study of 145 patients with hospital-acquired AKI according to Risk, Injury, Failure, Loss of kidney function, and End-stage kidney disease (RIFLE) criteria and analyzed the long-term predictive value of uNGAL at the time of AKI. We defined a composite outcome of all-cause mortality and the development of end-stage renal disease (ESRD). Results: In all, 61 AKI patients died and 22 developed ESRD within 6 months. The uNGAL levels were significantly higher in patients with poor long-term outcomes. uNGAL levels ≄362 ÎŒg/l (highest quartile) and uNGAL levels between 95 and 362 ÎŒg/l (third quartile) were associated with hazard ratios of 3.7 (95% confidence interval, 2.1–6.5) and 1.9 (1.1–3.5), respectively, compared with uNGAL levels <95 ÎŒg/l (lower quartiles). After 6 months, 67% and 43% of patients within the highest and third uNGAL quartile, respectively, had either progressed to ESRD or died, compared to only 21% of patients with uNGAL in the lower 2 quartiles (P < 0.001). In multivariable Cox regression analyses accounting for conventional predictors, uNGAL was the strongest independent predictor of adverse long-term outcomes. The association of uNGAL levels and poor long-term outcomes remained significant in the subgroup of 107 AKI survivors discharged without requiring dialysis (P = 0.002). Discussion: These data indicate that elevated uNGAL levels at AKI diagnosis predict poor long-term outcomes

    Simulation model.

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    <p>A cost simulation model was developed for competing testing strategies to evaluate for AKI; 1) Scr alone, vs. 2) uNGAL plus Scr (uNGAL+Scr). Since the uNGAL+Scr treatment arm provided more diagnostic information, it was regarded as the “gold standard” relative to Scr alone in terms of whether patients should be treated or whether treatment should be delayed.</p

    Sensitivity analysis.

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    <p>The sensitivity analysis recalculates the net expected cost of each strategy (Scr vs. uNGAL+Scr), varying one model input at a time to its high and low values relative to its baseline value. At both sites, costs of uNGAL+Scr remain lower for each scenario examined in the sensitivity analysis. At NYP-Allen and SIUH, the results are most sensitive to hospital costs and length of stay, costs of additional testing, and the percent of patients with CKD.</p

    Effects on cost per patient.

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    <p>Effects on Cost Per Patient at NYP-Allen and SIUH. At NYP-Allen, the use of uNGAL+Scr would lead to an expected cost savings of 408perpatientonaverage,andtosimilarcostsavingsof408 per patient on average, and to similar cost savings of 522 per patient at SIUH. These savings were reflected in lower per patient hospitalization costs and lower additional testing costs.</p
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