Body mass index before kidney transplantation — principal risk factor for NODAT

Purpose. Pretransplant obesity is a well-known risk factor for post-transplant outcomes such as patient and graft survival, delayed graft function, rejection, and wound complications. According to the recommendations of the European Renal Best Practice, patients who have body mass index (BMI) value of more than 30 kg/m2 before kidney transplantation should reduce their weight. Materials and methods. In the group of 297 patients who had undergone primary kidney transplantation from post-mortem donors, we found that assessed the impact of BMI on the development of new onset diabetes after transplantation (NODAT). Additionally, relationships between immunosuppression, weight gain and BMI in patients after kidney transplantation were also analysed. We measured the value of the patients’ BMI and weight before kidney transplantation, 12 months after kidney transplantation, and 5 years after kidney transplantation. The group contained only those patients who, at the time of the kidney transplantation, did not suffer from diabetes mellitus. According to the development of NODAT in the monitored period, the group of patients was divided into the control group and NODAT group. We detected analysed the data on the type of immunosuppression (tacrolimus, cyclosporine A, mTOR inhibitor) and the average levels in the monitored period and identified whether BMI or increased weight 12 months and 5 years after kidney transplantation is related to the level (or dose) of the used immunosuppression. Results. In our group, the patients who developed NODAT in the post-transplant period were significantly older in the 12-month analysis (p < 0.0001) and also in the 5-year analysis (p = 0.0001); had higher BMI at the time of transplantation (p = 0.0003) and higher BMI 12 months after kidney transplantation (p = 0.0004) and a significantly higher weight gain 12 months after kidney transplantation (p = 0.0469). We discovered that neither the level of immunosuppression nor the dose of prednisone had any effect on the increase in BMI or weight gain during the monitored period. Conclusion. The patients in the waiting list, who have any risk factors for the development of diabetes mellitus, should be informed how to eliminate these risk factors (weight control, diet, physical exercises, etc.). In addition to the above, all candidates for kidney transplantation are recommended to stop smoking, to control blood pressure, and perform a lipidogram

Czy palenie tytoniu jest czynnikiem ryzyka zespołu metabolicznego?

Background. We define metabolic syndrome as a non-random collective incidence of glucose metabolism disorders related to insulin resistance, central obesity, dyslipidemia, arterial hypertension and other factors which contribute to increased risk of ischemic heart disease and diabetes mellitus type 2. Smoking is one of the most significant risk factors for ischemic heart disease.Objectives and methods. A prospective analysis of 125 patients (75 men and 50 women) with the averageage of 57.3 years. A subset of smokers was composed of 59 patients; the average number of cigarettes smoked per day was 18 pieces. A subset of non-smokers was composed of 66 patients. We examined the presence of metabolic syndrome components according to the International Diabetic Federation criteria for the European population throughout the whole set of patients.Results. Percentually higher incidence of metabolic syndrome occurred in the group of non-smokers. The incidence of metabolic syndrome in the group of smokers was significantly influenced by their age. Arterial hypertension and impaired fasting glucose were the most frequent components of metabolic syndrome in the subset of smokers with metabolic syndrome. In the subset of non-smokers with metabolic syndrome arterial hypertension was the most frequently found component.Conclusion. The results of the research did not show statistically significantly increased or decreased incidence of metabolic syndrome in case of smokers. We did not find any relation between the number of cigarettes smoked per day and metabolic syndrome development.Wstęp. Zespół metaboliczny określa się jako współwystępowanie zaburzeń metabolizmu węglowodanów związanych z insulinoopornością, otyłością brzuszną, dyslipidemią, nadciśnieniem tętniczym i innymi czynnikami przyczyniającymi się do zwiększonego ryzyka choroby niedokrwiennej serca i cukrzycy typu 2. Jednym z najważniejszych czynników ryzyka choroby niedokrwiennej serca jest palenie tytoniu.Cel badania i metody. Przeprowadzono prospektywną analizę 125 chorych (75 mężczyzn i 50 kobiet), których średnia wieku wynosiła 57,3 roku. Podgrupa osób palących obejmowała 59 chorych; średnia liczba wypalanych dziennie papierosów wynosiła 18 sztuk. Podgrupa osób niepalących składała się z 66 chorych. Autorzy zbadali częstość występowania zespołu metabolicznego rozpoznawanego zgodnie z kryteriami International Diabetic Federation dla populacji europejskiej w całej badanej grupie pacjentów.Wyniki. Większy odsetek osób z zespołem metabolicznym stwierdzono w grupie osób niepalących. Na częstość występowania zespołu metabolicznego w grupie osób palących istotnie wpływał wiek chorych. Nadciśnienie tętnicze i nieprawidłowa glikemia na czczo były najczęstszymi elementami składowymi zespołu metabolicznego w podgrupie osób palących z zespołem metabolicznym. W podgrupie osób niepalących z zespołem metabolicznym najczęściej stwierdzanym elementem zespołu metabolicznego było nadciśnienie tętnicze.Wnioski. Wyniki badania nie wykazały statystycznie istotnego zwiększenia ani zmniejszenia częstości występowania zespołu metabolicznego w przypadku osób palących. Autorzy nie stwierdzili żadnych zależności między liczbą wypalanych dziennie papierosów a rozwojem zespołu metabolicznego.

Body mass index before kidney transplantation — principal risk factor for NODAT

Cel. Otyłość przed przeszczepieniem nerki jest znanym czynnikiem ryzyka wpływającym na wyniki leczenia, w tym przeżycie pacjenta i przeszczepu, opóźnienie w podjęciu czynności przez przeszczep, odrzucenie przeszczepu i powikłania związane z raną. Zgodnie z zaleceniami European Renal Best Practice (ERBP) chorzy, u których wskaźnik masy ciała (BMI) przed przeszczepieniem nerki wynosi ponad 30 kg/m2, powinni zmniejszyć masę ciała. Materiały i metody. W grupie 297 chorych poddanych pierwotnemu przeszczepieniu nerki od zmarłego dawcy oceniano wpływ BMI na rozwój cukrzycy potransplantacyjnej (NODAT) oraz zależności między leczeniem immunosupresyjnym a przyrostem masy ciała i wartością wskaźnika BMI po transplantacji. Wskaźnik BMI i masę ciała uczestników badania zmierzono przed transplantacją oraz 12 miesięcy i 5 lat po przeszczepieniu nerki. Analizowana grupa obejmowała tylko osoby, które w czasie transplantacji nerki nie chorowały na cukrzycę. Uczestników badania podzielono na dwie grupy w zależności od tego, czy w okresie obserwacji rozwinęła się u nich cukrzyca potransplantacyjna: osoby, u których nie stwierdzono NODAT, utworzyły grupę kontrolną, a pozostali — grupę NODAT. Zebrano dane dotyczące stosowanych leków immunosupresyjnych (takrolimus, cyklosporyna A, inhibitor mTOR, prednizon) oraz średnich stężeń tych leków i sprawdzono, czy wartość BMI lub przyrost masy ciała 12 miesięcy i 5 lat po przeszczepieniu nerki ma związek ze na stężeniem (lub dawką) stosowanych leków immunosupresyjnych. Wyniki. W analizowanej grupie chorzy, u których rozwinęła się NODAT, byli istotnie starsi, dotyczyło to zarówno danych obejmujących okres 12 miesięcy (p < 0,0001), jak i 5 lat (p = 0,0001) po przeszczepieniu nerki, mieli wyższy BMI w czasie transplantacji nerki (p = 0,0003) i po 12 miesiącach od zabiegu (p = 0,0004) oraz istotnie większy przyrost masy ciała 12 miesięcy po transplantacji (p = 0,0469). Stwierdzono, że ani stężenie leków immunosupresyjnych, ani dawka prednizonu nie miały wpływu na zwiększenie wskaźnika BMI ani przyrost masy ciała w okresie obserwacji. Wnioski. Chorych znajdujących się na liście oczekujących na przeszczep nerki, u których występują jakiekolwiek czynniki ryzyka cukrzycy, należy poinformować o metodach wyeliminowania tych czynników (kontrola masy ciała, dieta, aktywność fizyczna itp.). Ponadto standardowe zalecenia w tej grupie chorych obejmują zaprzestanie palenia tytoniu, kontrolę ciśnienia tętniczego i monitorowanie stężeń lipidów.Purpose. Pretransplant obesity is a well-known risk factor for post-transplant outcomes such as patient and graft survival, delayed graft function, rejection, and wound complications. According to the recommendations of the European Renal Best Practice, patients who have body mass index (BMI) value of more than 30 kg/m2 before kidney transplantation should reduce their weight. Materials and methods. In the group of 297 patients who had undergone primary kidney transplantation from post-mortem donors, we found that assessed the impact of BMI on the development of new onset diabetes after transplantation (NODAT). Additionally, relationships between immunosuppression, weight gain and BMI in patients after kidney transplantation were also analysed. We measured the value of the patients’ BMI and weight before kidney transplantation, 12 months after kidney transplantation, and 5 years after kidney transplantation. The group contained only those patients who, at the time of the kidney transplantation, did not suffer from diabetes mellitus. According to the development of NODAT in the monitored period, the group of patients was divided into the control group and NODAT group. We detected analysed the data on the type of immunosuppression (tacrolimus, cyclosporine A, mTOR inhibitor) and the average levels in the monitored period and identified whether BMI or increased weight 12 months and 5 years after kidney transplantation is related to the level (or dose) of the used immunosuppression. Results. In our group, the patients who developed NODAT in the post-transplant period were significantly older in the 12-month analysis (p < 0.0001) and also in the 5-year analysis (p = 0.0001); had higher BMI at the time of transplantation (p = 0.0003) and higher BMI 12 months after kidney transplantation (p = 0.0004) and a significantly higher weight gain 12 months after kidney transplantation (p = 0.0469). We discovered that neither the level of immunosuppression nor the dose of prednisone had any effect on the increase in BMI or weight gain during the monitored period. Conclusion. The patients in the waiting list, who have any risk factors for the development of diabetes mellitus, should be informed how to eliminate these risk factors (weight control, diet, physical exercises, etc.). In addition to the above, all candidates for kidney transplantation are recommended to stop smoking, to control blood pressure, and perform a lipidogram.

Rare Benign Focal Lesions of the Liver: Report of 2 Cases and Literature Review

Introduction: Benign lesions of the liver are very common findings, usually randomly discovered, especially during examinations for other indications. The frequent use of imaging modalities may be responsible for the statistical increase in the incidence of these findings. Case Presentation: In this publication, we present the cases of 2 female patients with benign liver lesions, the occurrence of which is considered rare, and only a few dozen cases have been described worldwide. In both cases, clinical symptoms, diagnostic approach, and surgical treatment are presented. Conclusion: Due to increasing availability of imaging methods, the occurrence of previously considered rare benign liver lesions increases as well. In many cases, the malignant potential of these findings remains unclear. Decision-making process should include a multidisciplinary board

Adiponectin/Leptin Ratio as an Index to Determine Metabolic Risk in Patients after Kidney Transplantation

Background and Objectives: It has been confirmed that adiponectin/leptin (A/L) ratio correlates better with cardiometabolic risk factors than hormone levels alone. The aim of our study was to determine the risk of developing post-transplant diabetes mellitus (PTDM) and other metabolic conditions depending on A/L ratio after kidney transplantation (KT). Material and Methods: In a prospective analysis, the studied samples were divided into three groups: control group, prediabetes and PTDM group. Pre-transplantation, at 3, 6 and 12 months after KT, we recorded basic characteristics of donor and recipient. We also monitored levels of adipocytokines and calculated A/L ratio. Results: During observed period, we recorded significant increase in A/L ratio in control group (p = 0.0013), on the contrary, a significant decrease in PTDM group (p = 0.0003). Using Cox regression Hazard model, we identified age at time of KT (HR 2.8226, p = 0.0225), triglycerides at 1 year (HR 3.5735, p = 0.0174) and A/L ratio < 0.5 as independent risk factors for prediabetes and PTDM 1-year post-transplant (HR 3.1724, p = 0.0114). Conclusions: This is the first study to evaluate the relationship between A/L and risk of PTDM and associated metabolic states after KT. We found out that A/L ratio <0.5 is independent risk factor for prediabetes and PTDM 1 year post-transplant