Ambulanter Blutdruck als Risikofaktor für lange Zeit

Wissenschaftliche Berichte Band 13, Artikelnummer: 14296 (2023) Diesen Artikel zitieren

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Die Ergebnisse randomisierter kontrollierter Studien sind unklar über die langfristige Wirkung des Blutdrucks (BP) auf die Nierenfunktion, bewertet als glomeruläre Filtrationsrate (GFR) bei Personen ohne chronische Nierenerkrankung oder Diabetes. Die begrenzte Dauer der Nachbeobachtung und die Verwendung ungenauer Methoden zur Beurteilung von Blutdruck und GFR sind wichtige Gründe dafür, dass dieses Problem nicht gelöst werden konnte. Da eine langfristige randomisierte Studie unwahrscheinlich ist, untersuchten wir den Zusammenhang zwischen dem ambulanten 24-Stunden-Blutdruck (ABP) und der gemessenen GFR in einer Kohortenstudie mit einer mittleren Nachbeobachtungszeit von 11 Jahren. Die RENIS-Kohorte (Renal Iohexol Clearance Survey) ist eine repräsentative Stichprobe von Personen im Alter von 50 bis 62 Jahren ohne kardiovaskuläre Grunderkrankungen, Diabetes oder Nierenerkrankungen aus der Allgemeinbevölkerung von Tromsø in Nordnorwegen. Der arterielle Blutdruck wurde zu Studienbeginn gemessen, die Iohexol-Clearance zu Studienbeginn und zweimal während der Nachuntersuchung. Die Studienpopulation umfasste 1589 Personen mit 4127 GFR-Messungen. Basislinien-ABD- oder Büro-BP-Komponenten waren in multivariablen angepassten konventionellen Regressionsmodellen nicht mit der GFR-Änderungsrate verbunden. In verallgemeinerten additiven Modellen für Ort, Maßstab und Form (GAMLSS) waren höhere systolische, diastolische und mittlere arterielle arterielle Blutdruck am Tag mit einer leichten Verschiebung des zentralen Teils der GFR-Verteilung hin zu einer niedrigeren GFR und mit einer höheren Wahrscheinlichkeit einer GFR < 60 verbunden ml/min/1,73 m2 während der Nachbeobachtung (p < 0,05). Der Einsatz einer Verteilungsregressionsmethode und präziser Methoden zur Messung von Exposition und Ergebnis waren notwendig, um in dieser Studie der Allgemeinbevölkerung einen ungünstigen Zusammenhang zwischen Blutdruck und GFR festzustellen.

Hoher Blutdruck (BP) ist weltweit der Hauptrisikofaktor für Tod und Verlust von behinderungsbereinigten Lebensjahren und ein wichtiger Risikofaktor für Nierenerkrankungen im Endstadium (ESKD)1. Während randomisierte kontrollierte Studien (RCTs) Bluthochdruck zweifelsfrei als Ursache von Herz-Kreislauf-Erkrankungen nachgewiesen haben, gibt es für die Prävention chronischer Nierenerkrankungen (CKD) durch die Behandlung von primärer Hypertonie bei Personen ohne Diabetes keine vergleichbar hochwertigen Beweise2,3, 4,5,6. Tatsächlich haben mindestens zwei RCTs eine nachteilige Wirkung einer intensivierten blutdrucksenkenden Behandlung auf die glomeruläre Filtrationsrate (GFR) festgestellt4,5. Obwohl dies möglicherweise durch kurzfristige hämodynamische Veränderungen verursacht wurde, die letztendlich zu vorteilhaften Langzeiteffekten führen können, bleibt dies aufgrund der begrenzten Nachbeobachtungsdauer in den RCTs2,3,4,5 unbewiesen.

Das Fehlen eindeutiger Beweise für den kausalen Zusammenhang zwischen hohem Blutdruck und Verlust der Nierenfunktion hat Zweifel daran geweckt, ob nichtmaligne primäre Hypertonie eine Ursache für CKD bei Personen ohne Diabetes ist. In einer Studie von Denic et al. mit Nierenbiopsien von lebenden Nierenspendern war eine leichte Hypertonie nicht mit der Anzahl der Nephrone, der glomerulären Filtrationsrate (GFR) eines einzelnen Nephrons oder der Gesamt-GFR7 assoziiert. Im longitudinalen bevölkerungsbasierten Renal Iohexol Clearance Survey (RENIS) konnten wir über eine mittlere Nachbeobachtungszeit von 5,6 Jahren keinen Zusammenhang zwischen erhöhtem Blutdruck und einem beschleunigten mittleren GFR-Rückgang in der allgemeinen Bevölkerung mittleren Alters feststellen8,9. Wir stellten die Hypothese auf, dass zusätzliche genetische und umweltbedingte Faktoren notwendig sind, damit ein erhöhter Blutdruck bei manchen Personen nach einem noch längeren Beobachtungszeitraum zu einer chronischen Nierenerkrankung führt.

In der vorliegenden Studie untersuchten wir diese Hypothese, indem wir den ambulanten 24-Stunden-Blutdruck (ABP) zu Studienbeginn als Risikofaktor für eine Veränderung der GFR, gemessen als Iohexol-Clearance, nach einer Nachbeobachtungszeit von mehr als zehn Jahren analysierten. Da herkömmliche Regressionsmethoden der kleinsten Quadrate nur Änderungen im Mittelwert der GFR-Verteilung analysieren und gleichzeitig davon ausgehen, dass ihre anderen Eigenschaften konstant sind, haben wir die Verteilungsregression verwendet, um die Zusammenhänge zwischen ABP und der zeitlichen Änderung verschiedener Perzentile der GFR-Verteilung zu analysieren10.

Die Renal Iohexol Clearance Survey (RENIS) ist eine Teilstudie der Tromsø-Studie. Die Tromsø-Studie hat zufällige Stichproben der allgemeinen Bevölkerung der Gemeinde Tromsø in Nordnorwegen zu einer Reihe wiederholter Gesundheitsbefragungen eingeladen11. Die RENIS-Kohorte wurde aus allen im Rahmen der sechsten Tromsø-Studie untersuchten Personen im Alter zwischen 50 und 62 Jahren rekrutiert. Eingeladen wurden alle Personen ohne selbstberichtete Herz-Kreislauf-Erkrankungen, Nierenerkrankungen oder Diabetes mellitus, und 1627 Personen wurden in zufälliger Reihenfolge eingeschlossen, bis ein vorgegebenes Ziel erreicht wurde. Die Kohorte wurde zu Studienbeginn in den Jahren 2007–2009 (RENIS-T6), 2013–2015 (RENIS-FU) und 2018–2020 (RENIS-3) Messungen der Plasma-Iohexol-Clearance unterzogen (Abb. 1). Der Inklusionsprozess wurde bereits ausführlich beschrieben12. Alle eingeschlossenen Personen wurden zu Studienbeginn zur ABP-Messung eingeladen, und jeder mit einer gültigen Messung war für die vorliegende Studie geeignet (Abb. 1). In die Analysen wurden auch die GFR-Messungen einer kleinen Zufallsstichprobe einbezogen, bei der eine zusätzliche GFR-Messung zur Beurteilung der täglichen Variation von RENIS-FU durchgeführt wurde.

In die vorliegende Untersuchung wurden Personen aus der RENIS-Kohorte (Renal Iohexol Clearance Survey) einbezogen. Die Zahlen in den Ovalen stellen die Anzahl der Personen aus einer Untersuchungswelle dar, die in die nächste einbezogen werden. RENIS-T6 die Basisuntersuchung; RENIS-FU, das erste Follow-up; RENIS-3, das letzte Follow-up; ABP, ambulanter Blutdruck.

Diese Studie entsprach der Deklaration von Helsinki und wurde vom Regionalkomitee für Ethik in der Medizin- und Gesundheitsforschung in Nordnorwegen genehmigt. Alle Probanden gaben eine schriftliche Einverständniserklärung ab.

Die Untersuchungen wurden in der klinischen Forschungseinheit des Universitätskrankenhauses Nordnorwegen durchgeführt. Die Teilnehmer beantworteten Fragebögen, die Fragen zu Vorerkrankungen, Alkoholkonsum, Rauchgewohnheiten und aktuellen Medikamenten enthielten. Der Alkoholkonsum wurde als dichotome Variable für den wöchentlichen Alkoholkonsum oder nicht analysiert. Das Rauchen wurde als Anzahl der aktuell konsumierten Zigaretten pro Tag analysiert. Die blutdrucksenkende Medikation wurde als separate dichotomische Variable für den Einsatz von ACE-Hemmern, A2-Rezeptorblockern, Betablockern, Kalziumblockern, Diuretika oder anderen blutdrucksenkenden Arzneimitteln analysiert.

Die GFR wurde als Einzelproben-Plasma-Iohexol-Clearance gemessen, die anhand von Goldstandardmethoden validiert wurde13,14 und zuvor ausführlich beschrieben wurde12,15. Fünf Milliliter Iohexol wurden intravenös injiziert und eine Probe für die Iohexol-Messung zum optimalen Probenahmezeitpunkt für jede Person entnommen, berechnet nach der Jacobsson-Gleichung16. Die GFR wurde durch eine numerische Lösung der drei Jacobsson-Gleichung 16 berechnet. Um Verfälschungen aufgrund von Änderungen der Körpergröße zu vermeiden, wurde die absolute GFR in ml/min verwendet. Die körperoberflächenindizierte GFR wurde in einer Sensitivitätsanalyse analysiert17. Die Körperoberfläche wurde anhand der Gleichung von DuBois und DuBois17 geschätzt.

Am Tag der Basis-GFR-Messung wurde mit dem Spacelab 90207 (Spacelab Inc., Redmond, Washington, USA) wie zuvor beschrieben ein 24-Stunden-ABD eingeleitet18. Die Kriterien für eine gültige ABP-Messung wurden aus der Studie „International Database on Ambulatory Blood Pressure in Relation to Cardiovascular Outcome“19 übernommen. Der Blutdruck in der Praxis wurde nach 2 Minuten Ruhe im Sitzen mit einem automatisierten Gerät (Modell UA 799; A&D, Tokio, Japan) von einer Studienkrankenschwester gemessen18. Die systolischen und diastolischen Abfälle zwischen Tag und Nacht wurden als eins minus dem Verhältnis des mittleren systolischen Blutdrucks (SBP) oder diastolischen Blutdrucks (DBP) zwischen Nacht und Tag analysiert. Der ambulante mittlere arterielle Druck (MAP) wurde als DBP + ((SBP − DBP)/3) definiert.

Bürohypertonie wurde definiert als Büro-SBP ≥ 140 mmHg oder Büro-DBP ≥ 90 mmHg oder die Verwendung von blutdrucksenkenden Medikamenten gemäß den Richtlinien der European Society of Hypertension20.

Nüchtern-Serumglukose, Kreatinin, Cystatin C, Triglyceride sowie LDL- und HDL-Cholesterin wurden mit den zuvor beschriebenen Standardmethoden gemessen18. Das Urin-Albumin-Kreatinin-Verhältnis (ACR) wurde als Median des ACR an drei verschiedenen Tagen gemessen21. Das Serumkreatinin wurde mithilfe eines enzymatischen Assays gemessen, der auf die Isotopenverdünnungs-Massenspektrometriemethode standardisiert war (CREA Plus, Roche Diagnostics, GmbH, Mannheim, Deutschland). Cystatin C wurde mit einem partikelverstärkten turbidimetrischen Immunoassay (Gentian, Moss, Norwegen) gemessen, der wie zuvor beschrieben auf die internationale Referenz ERM-DA471/IFCC kalibriert wurde22. Die geschätzte GFR (eGFR) wurde anhand der ursprünglichen Gleichungen der Chronic Kidney Disease Epidemiology Collaboration berechnet, die 2009 und 2012 veröffentlicht wurden (eGFRcrea, eGFRcys und eGFRcyscrea)23,24.

Die Ausgangsmerkmale der Kohorte werden als Mittelwert (Standardabweichung) oder Median (Interquartilbereich) für ABP < oder ≥ 130/80 angegeben, dem Schwellenwert für hypertensiven 24-Stunden-ABP gemäß der European Society of Hypertension20. Unterschiede zwischen den ABP-Werten wurden je nach Bedarf mit T-Tests bei zwei Stichproben, Wilcoxon-Rangsummentests oder Proportionaltests analysiert.

Wir untersuchten zunächst die Beziehung zwischen der mittleren GFR und den BP-Komponenten mit allgemeinen additiven gemischten Modellen (GAMM)25,26. GAMMs sind eine Verallgemeinerung linearer gemischter Modelle, bei denen nichtlineare Effekte der unabhängigen Variablen modelliert werden können. Der Grund für die Verwendung von GAMMs und nicht von linearen gemischten Modellen war, dass eine frühere Untersuchung in der RENIS-Kohorte geschlechtsspezifische nichtlineare Beziehungen zwischen der mittleren GFR und der Zeit ergab12. Dementsprechend haben wir diese Beziehungen in den GAMMs angepasst.

Die GAMMs hatten GFR als abhängige Variable und einen linearen Term für jede Blutdruckkomponente als unabhängige Variable in separaten Modellen. Die Modelle umfassten einen zufälligen Achsenabschnitt und eine zufällige Steigung sowie eine unstrukturierte Kovarianzmatrix. Wir analysierten SBP, DBP und MAP tagsüber und nachts im Büro und ambulant sowie die systolischen und diastolischen nächtlichen Blutdruckabfälle. Wir haben sowohl die linearen Haupteffekte dieser Blutdruckkomponenten als auch deren Wechselwirkung mit der Zeit berücksichtigt. Der Koeffizient für diese Interaktion stellte den Zusammenhang zwischen der Komponente und der GFR-Änderungsrate dar. Ein negatives Vorzeichen für den Koeffizienten bedeutete einen stärkeren Rückgang der GFR. Die Zeitvariable wurde als Jahre seit Studienbeginn definiert. Zusätzlich zu den geschlechtsspezifischen nichtlinearen Zeitvariablen haben wir zwei Sätze linearer Basisanpassungsvariablen einschließlich ihrer Wechselwirkungen mit der Zeit einbezogen: Modell 1: Geschlecht und geschlechtsspezifische Variablen für Basisalter, Körpergewicht, Größe und dichotome Variablen für jede Klasse blutdrucksenkender Medikamente. Modell 2: Wie Modell 1 mit Hinzufügung von Pulsfrequenz, Nüchternglukose, Triglyceriden, LDL- und HDL-Cholesterin, Anzahl der aktuell gerauchten Zigaretten pro Tag und einer dichotomen Variablen für den wöchentlichen Alkoholkonsum. Modell 3: Wie Modell 2 mit Zusatz von ACR. Alle Studienteilnehmer wurden in die GAMM-Analysen einbezogen, unabhängig davon, ob sie bei der Nachuntersuchung untersucht wurden, da gemischte Modelle fehlende Beobachtungen zu einem oder mehreren Zeitpunkten zulassen27,28.

Als nächstes analysierten wir die Zusammenhänge zwischen ABP und der zeitlichen Änderung der GFR-Verteilung in verallgemeinerten additiven Modellen für Ort, Maßstab und Form (GAMLSS). Herkömmliche Regressionsmethoden der kleinsten Quadrate analysieren die Auswirkung von Expositionen auf den Mittelwert der Ergebnisse, während andere Aspekte ihrer Wahrscheinlichkeitsverteilungen als unabhängig von den Expositionen angenommen werden. GAMLSS lockert diese Annahmen und analysiert die Auswirkungen der Exposition auf die Gesamtergebnisverteilung25,26,29. Die in dieser Untersuchung verwendete GFR-Verteilung war die Sinh-Arcsinh-Verteilung (SHASH)30, die durch die vier Parameter Position, Maßstab, Schiefe und Schwanzgewicht spezifiziert wird. Variationen dieser vier Parameter ermöglichen eine größere Flexibilität bei der modellierbaren Wahrscheinlichkeitsverteilung als die übliche Normalverteilung (siehe Online-Ressource und Abb. S1). Das GAMLSS modelliert jeden der vier Parameter als nichtlineare Funktion der ABP-Komponente und ihrer Wechselwirkung mit der Zeit als unabhängige Variablen. Dementsprechend besteht der Hauptunterschied zwischen GAMLSS und herkömmlichen Regressionsmethoden darin, dass GAMLSS vier abhängige Variablen (Ort, Skala, Schiefe und Tailweight) gleichzeitig in einem Modell analysiert, während andere Methoden nur eine abhängige Variable (den Mittelwert) analysieren. Die Positions-, Maßstabs- und Heckgewichtsparameter hängen mit dem Mittelwert, der Standardabweichung und der Wölbung zusammen (sind aber nicht genau gleichwertig) (siehe Online-Ressource und Abb. S1). In die Funktion für den Standort haben wir einen zufälligen Schnittpunkt und Anpassungen wie in Modell 2 im obigen GAMM aufgenommen, mit der Ausnahme, dass wir zur Vereinfachung des Modells eine dichotome Variable für die Verwendung von blutdrucksenkenden Medikamenten verwendet haben. Aus dem gleichen Grund haben wir Anpassungen der Funktionen für Maßstab, Schiefe und Schwanzgewicht auf geschlechtsspezifische nichtlineare Funktionen der Zeitvariablen beschränkt. Wir untersuchten SBP, DBP und MAP bei Tag und Nacht in separaten GAMLSS.

Um das einfachste Modell zu finden, das mit den Daten übereinstimmt, haben wir die Anpassung von Modellen mit den vier oben angegebenen SHASH-Parametern mit Modellen verglichen, bei denen eine oder mehrere der nichtlinearen Funktionen für Maßstab, Schiefe oder Schwanzgewicht durch eine Konstante ersetzt wurden. Es wurden Modelle mit allen acht möglichen Kombinationen der Ersetzung durch eine Konstante für diese drei Parameter untersucht. Zum Vergleich der Anpassung der Modelle wurde das Akaike Information Criterion (AIC) verwendet31. Der p-Wert für die nichtlineare Wechselwirkung zwischen der ABP-Komponente und der Zeit für jeden SHASH-Parameter in jedem am besten passenden Modell wurde verwendet, um zu beurteilen, ob ein zeitabhängiger Zusammenhang zwischen der ABP-Komponente und der Entwicklung der GFR-Verteilung bestand. Die Feststellung einer Assoziation implizierte, dass die entsprechende ABP-Komponente ein Risikofaktor für zeitliche Änderungen in der GFR-Verteilung war. Der p-Wert für den nichtlinearen Haupteffekt einer ABP-Komponente in jedem am besten passenden Modell wurde verwendet, um zu beurteilen, ob ein zeitunabhängiger Querschnittszusammenhang zwischen der BP-Komponente und der GFR bestand.

Für die Analysen in dieser Studie wurden STATA/MP 17.0 (www.stata.com) und R Version 3.6.3 (www.r-project.org) verwendet. Die mgcv- und mgcViz-Pakete von R wurden für die Analysen mit GAMM und GAMLSS25,26 verwendet. Die statistische Signifikanz wurde auf p < 0,05 festgelegt.

Gültige ABP-Messungen wurden für 1608 (99 %) der 1627 zu Studienbeginn eingeschlossenen Personen erhalten. Aufgrund fehlender Werte für einige der Anpassungsvariablen für 38 Personen (Tabelle S1) bestand die Studienpopulation aus 1589 (98 %) vollständigen Fällen (Tabelle S1, Abb. 1). Von diesen 1589 Personen hatten 1299 wiederholte GFR-Messungen in RENIS-FU und 1154 in RENIS-3. Darüber hinaus wurde bei einer Zufallsstichprobe von 85 Teilnehmern von RENIS-FU eine zusätzliche Messung durchgeführt, um die tägliche Variation der GFR zu messen. Dementsprechend betrug die Gesamtzahl der GFR-Messungen 4127. Gründe für die Nichtteilnahme und Vergleiche der untersuchten Personen mit allen berechtigten Personen wurden bereits zuvor veröffentlicht12. Die mittlere Nachbeobachtungszeit (IQR) (Bereich) betrug 10,7 (6,4–11,3) (0–12,8) Jahre.

Die meisten Ausgangsmerkmale (Tabelle 1), einschließlich mGFR, unterschieden sich zwischen den beiden Kategorien von arteriellen Blutdruckwerten (p < 0,05), jedoch nicht zwischen eGFRcrea, eGFRcys, eGFRcyscrea, Rauchen, Alkoholkonsum oder LDL-Cholesterin.

Im vollständig angepassten Modell gab es keine statistisch signifikanten linearen Zusammenhänge zwischen den untersuchten Blutdruckkomponenten und der mittleren GFR-Änderungsrate in den GAMMs (Tabelle 2). Sensitivitätsanalysen nach Ausschluss von Beobachtungen mit selbstberichteten CVD-Vorfällen während der Nachbeobachtung, nach Ausschluss von Personen mit blutdrucksenkender Behandlung und mit an die Körperoberfläche angepasster GFR ergaben ähnliche Ergebnisse (Ergänzende Ergebnisse, Tabellen S2 und S3).

GAMLSS mit nichtlinearen Funktionen für Ort, Maßstab und Schiefe, aber mit einem konstanten Tailweight-Parameter, hatte den niedrigsten AIC und die beste Anpassung für alle ABP-Komponenten mit Ausnahme des nächtlichen DBP (Modell G, Tabelle S4). Für den nächtlichen DBP hatte ein Modell mit konstanter Schiefe und konstantem Heckgewicht den niedrigsten AIC (Modell C, Tabelle S4).

In diesen am besten passenden Modellen waren die ABP-Komponenten tagsüber, nicht jedoch nachts, mit nichtlinearen zeitlichen Änderungen in der GFR-Verteilung verbunden (p < 0,05) (Tabelle 3). Dementsprechend war nur der ABP am Tag ein Risikofaktor für die Zeitänderung der GFR. Die vorhergesagten zeitlichen Änderungen der vier SHASH-Parameter im Mittel der Anpassungsvariablen für den ABP am Tag sind in Abb. S2 dargestellt, und die vollständigen GFR-Wahrscheinlichkeitsdichtefunktionen zu Studienbeginn und bei der maximalen Nachbeobachtungszeit von 13 Jahren sind in Abb. 2 dargestellt .

Geschlechtsspezifische vorhergesagte Wahrscheinlichkeitsdichteverteilungen der GFR zu Studienbeginn (durchgezogene Kurven) und der längsten Nachbeobachtungszeit (gestrichelte Kurven) für ABP-Komponenten am Tag. Auf GAMLSS basierende Wahrscheinlichkeitsdichteverteilungen werden verwendet, um zusätzlich zur Assoziation mit dem Mittelwert, wie bei der herkömmlichen Regression, die Assoziation von ABP mit den vollständigen GFR-Verteilungen darzustellen. Für das 5. (blau) und 95. (rot) Perzentil der entsprechenden ABP-Komponente werden separate Kurven angezeigt (110 und 152 mmHg für SBP tagsüber, 68 und 96 mmHg für DBD tagsüber und 83 und 114 mmHg für MAP tagsüber). Die GFR ist auf der x-Achse und die Wahrscheinlichkeitsdichte auf der y-Achse angegeben.

Im Gegensatz dazu zeigten alle ABP-Komponenten im Querschnitt zeitunabhängige Assoziationen mit den Orts- und Skalenparametern (p <0,05) (Tabelle 3). Der Tages- und Nacht-SBP war auch mit dem Skewness-Parameter verknüpft (p < 0,05). Dies weist darauf hin, dass ein hoher ABP mit einer breiteren GFR-Verteilung verbunden war, die zu Beginn der Studie in Richtung einer niedrigeren GFR für den systolischen ABP tendierte (Abb. 2, 3 und Abb. S2).

Geschlechtsspezifische Verteilungen der vorhergesagten GFR als Funktionen der Nachsorge. Für jedes Diagramm werden separate Kurven für das 5. (blau) und 95. (rot) Perzentil der entsprechenden ABP-Komponente angezeigt (110 und 152 mmHg für SBP tagsüber, 68 und 96 mmHg für DBD tagsüber und 83 und 114 mmHg für MAP tagsüber). . Dargestellt sind Diagramme für die ABP-Komponenten mit einem statistisch signifikanten Zusammenhang mit der zeitlichen Änderung der GFR-Verteilung und der Zeit. Die gepunkteten Linien stellen das 10. und 90. Perzentil dar, die gestrichelten Linien das 25. und 75. Perzentil und die durchgezogene Linie das 50. Perzentil der GFR-Verteilung. Die Vorhersagen basieren auf dem am besten passenden GAMLSS-Modell in Tabelle 3, wobei die Anpassungsvariablen auf ihre Basismittelwerte und die Zufallseffekte auf Null gesetzt sind.

Die entsprechende vorhergesagte Zeitänderung des 10., 25., 50., 75. und 90. Perzentils der GFR-Verteilung für den Tages-ABD im Mittel der Anpassungsvariablen ist in Abb. 3 dargestellt. Die Abbildung enthält separate Kurven für das 5. und 95. Perzentil von die ABP-Komponenten (110 und 152 mmHg für den Tages-SBP, 68 und 96 mmHg für den Tages-DBP und 83 und 114 mmHg für den Tages-MAP). Der Unterschied zwischen den GFR-Perzentilen für diese beiden ABP-Werte im Vergleich zur Zeit ist in Abb. 4 dargestellt.

Geschlechtsspezifische Unterschiede zwischen den Perzentilen der GFR, dargestellt in Abb. 3 für das 95. und 5. Perzentil der ABP-Komponenten als Funktionen der Zeit. Die gepunkteten Linien stellen Unterschiede zwischen den beiden ABP-Werten für das 10. und 90. Perzentil dar, die gestrichelten Linien für das 25. und 75. Perzentil und die durchgezogene Linie für das 50. Perzentil der GFR-Verteilung. Beispielsweise ist die durchgezogene Linie (50. Perzentil der GFR) für den systolischen arteriellen Blutdruck bei Männern zu Studienbeginn positiv und nimmt mit der Nachuntersuchung auf negative Werte ab, die dem schnelleren Abfall der roten durchgezogenen Kurve (hoher systolischer arterieller Blutdruck) und dem Überschreiten der blauen durchgezogenen Linie (niedrig) entsprechen systolischer ABP) in Abb. 3.

Zu Beginn zeigt Abb. 4, dass der zentrale Teil der GFR-Verteilung zwischen dem 25. und 75. Perzentil bei hohem Tages-SBP größer ist als bei niedrigem SBP. Im Verlauf der Nachbeobachtungszeit verringerten sich die Unterschiede zwischen hohem und niedrigem SBP, DBP und MAP am Tag um etwa 2 bis 5 ml/min. Dies deutet auf einen geringfügig stärkeren Rückgang der GFR bei den meisten Personen mit hohem arteriellen Blutdruck am Tag hin. Der größte Unterschied zwischen den ABP-Werten wurde für das 10. Perzentil der GFR-Verteilung gefunden, aber dieser Effekt war über die Zeit ziemlich konstant, mit Ausnahme eines zunehmend negativen Unterschieds im Tages-SBP bei Männern (Abb. 4). Dies bedeutet, dass ein hoher arterieller Blutdruck eine höhere Wahrscheinlichkeit einer GFR unterhalb des 10. Perzentils mit sich bringt, dass dieses Risiko jedoch mit der Zeit nur für den SBP am Tag bei Männern zunimmt. Der zunehmend positive Unterschied zwischen den 90. Perzentilen der GFR-Verteilung für alle drei Tages-ABD-Komponenten weist darauf hin, dass einige Menschen mit hohem Tages-ABD eine höhere GFR entwickelten als Menschen mit niedrigem ABD (Abb. 3 und 4).

Sensitivitätsanalysen mit Büro-Blutdruckkomponenten im am besten passenden GAMLSS in Tabelle 3 ergaben keine statistisch signifikanten Zusammenhänge mit der zeitlichen Änderung der SHASH-Parameter (Ergänzende Ergebnisse, Tabelle S5). Sensitivitätsanalysen nach Ausschluss von Personen mit blutdrucksenkender Behandlung zeigten das gleiche Muster statistisch signifikanter zeitabhängiger Assoziationen mit Änderungen der ABP-SHASH-Parameter am Tag wie in der Gesamtkohorte (Ergänzende Ergebnisse, Tabelle S6, Abb. S3).

Basierend auf dem am besten passenden GAMLSS für den Tagesblutdruck sind die vorhergesagten Zehnjahreswahrscheinlichkeiten einer GFR von weniger als 60 ml/min/1,73 m2 in Abb. 5 dargestellt. Zu diesem Zweck wurde die im GAMLSS verwendete GFR für das Geschlecht indiziert -spezifische mittlere Körperoberfläche. Die Simulation von 5000 Stichproben aus der Posterior-Verteilung der Regressionskoeffizienten wurde verwendet, um 95 %-glaubwürdige Intervalle (CI)25 zu erstellen. Bei Frauen betrug der Unterschied in der Wahrscheinlichkeit zwischen dem 95. und 5. Perzentil für den Tages-SBP 0,05 (95 %-KI 0,03 bis 0,09), für den Tages-DBP 0,03 (95 %-KI 0,002 bis 0,07) und für den Tages-MAP 0,05 (95 %-KI 0,02 bis 0,07). 0,09). Bei Männern betrugen die gleichen Unterschiede 0,04 (95 %-KI 0,02 bis 0,07), 0,02 (95 %-KI -0,01 bis 0,04) und 0,03 (95 %-KI 0,01 bis 0,06).

Geschlechtsspezifische vorhergesagte Zehn-Jahres-Wahrscheinlichkeiten einer GFR von weniger als 60 ml/min/1,73 m2 als Funktionen von SBP, DBP und MAP am Tag. Die Vorhersagen basierten auf dem am besten passenden GAMLSS-Modell in Tabelle 3, wobei die Anpassungsvariablen auf ihre Basismittelwerte und die Zufallseffekte auf Null gesetzt waren. Die GFR wurde für die geschlechtsspezifische mittlere Körperoberfläche indiziert. Die grauen Bänder zeigen 95 % glaubwürdige Intervalle an.

Wir haben die Anpassung von GAMLSS für den ABP tagsüber in Tabelle 3 mit und ohne geschlechtsspezifische nichtlineare Funktionen für die Interaktion zwischen ABP-Komponenten und Zeit verglichen. Der AIC verbesserte sich nur für den Tages-SBP leicht (32.636 vs. 32.640), aber die Auswirkungen der geschlechtsspezifischen Begriffe waren statistisch nicht signifikant. Dementsprechend fanden wir keine Hinweise auf geschlechtsspezifische Auswirkungen von ABP auf die zeitliche Änderung der GFR-Verteilung.

Der Ersatz von GFR durch eGFRcrea, eGFRcys oder eGFRcyscrea als abhängige Variable in den vollständig angepassten GAMM- und GAMLSS-Modellen zeigte erhebliche Unterschiede zwischen der gemessenen GFR und eGFR sowie zwischen den drei verschiedenen eGFRs (siehe ergänzende Ergebnisse, Tabellen S7 und S8, Abb. S4).

Diese Studie ergab keinen Zusammenhang zwischen einem erhöhten Ausgangsblutdruck und der langfristigen mittleren GFR in den multivariablenbereinigten konventionellen Regressionsmodellen (Tabelle 2). Mit einer Verteilungsregressionsmethode war ein höherer ABP-Ausgangswert am Tag ein Risikofaktor für die Entwicklung einer ungünstigeren GFR-Verteilung (Abb. 2, 3 und 4). Wir fanden ein erhöhtes Risiko eines leicht beschleunigten Rückgangs im zentralen Teil der GFR-Verteilung und einen kleinen Anstieg des absoluten Risikos einer niedrigen GFR zwischen dem 95. und 5. Perzentil des Tages-SBP (Abb. 5). Dementsprechend trug ein erhöhter ABP-Ausgangswert am Tag bei den meisten Menschen zu einem etwas stärkeren Rückgang der GFR und zu einem geringfügigen Anstieg des absoluten Risikos einer chronischen Nierenerkrankung bei, das als niedrige GFR definiert ist.

Unseres Wissens war die einzige andere Längsschnittuntersuchung des arteriellen Blutdrucks und der Nierenfunktion in einer bevölkerungsbasierten Studie die Studie von McMullan et al. zu arteriellen Blutdruck und eGFRcrea32. Die Autoren fanden keinen Zusammenhang zwischen SBP und CKD-Vorfällen, berichteten jedoch nicht über Ergebnisse für DBP. Mehrere Unterschiede zwischen der Studienpopulation und der Methodik können für die Unterschiede zu unserer Studie verantwortlich sein, von denen die wichtigsten eine niedrige Teilnahmequote, die Verwendung der geschätzten GFR und das Fehlen jeglicher Anpassung für blutdrucksenkende Medikamente waren32.

Considerable uncertainty exists about the effects of BP on GFR. Although most longitudinal observational studies have found an association between BP and subsequent GFR decline, incident CKD or ESKD33,34,35,36,37,60 mL/min/1.73 m(2): The Multi-Ethnic Study of Atherosclerosis (MESA). Am. J. Kidney Dis. 59, 41–49. https://doi.org/10.1053/j.ajkd.2011.08.015 (2012)." href="#ref-CR38" id="ref-link-section-d43687600e4957_5"> 38,39,40,41,42,43,44,45,46,47,48,49,50,51,52, es gibt keine schlüssigen Beweise aus RCTs, dass eine blutdrucksenkende Behandlung Nierenfunktionsstörungen verhindert, außer bei Patienten mit CKD oder Diabetes2,3,4,5. In einer Metaanalyse von RCTs mit 78.931 Teilnehmern hatte eine blutdrucksenkende Behandlung keinen Einfluss auf das Risiko eines Nierenversagens6. Allerdings stellte die kurze mittlere Nachbeobachtungszeit der eingeschlossenen Studien von nur 3,4 Jahren eine große Einschränkung dar, was erklären könnte, warum positive Effekte schwer zu erkennen waren.

Wir fanden unterschiedliche vorhergesagte Zeitänderungen der GFR für Frauen und Männer (Abb. 3 und 5), auch wenn es in den statistischen Modellen keine Hinweise auf geschlechtsspezifische Auswirkungen des Blutdrucks auf die Zeitänderung gab. Dies ist eine Folge der insgesamt nichtlinearen geschlechtsspezifischen Verläufe des altersbedingten GFR-Rückgangs, die in einer früheren Arbeit erörtert wurden12. Da dieser Effekt in dieser Untersuchung als Anpassung in das GAMLSS einbezogen wurde, unterschieden sich seine Vorhersagen aufgrund der Nichtlinearität der Modelle zwischen den beiden Geschlechtern, obwohl das Gesamtmuster der Änderungen das gleiche war.

Die zeitliche Änderung der GFR-Verteilung zeigte eine paradoxerweise hohe GFR mit einem zunehmenden Trend zu hohen ABP am Tag (Abb. 4). Zusätzlich zur Rolle einer hohen GFR oder Hyperfiltration als pathogenetischer Faktor bei diabetischer Nierenerkrankung53 gibt es auch Hinweise auf einen Zusammenhang zwischen Bluthochdruck und Hyperfiltration aus einer aktuellen Mendelschen Randomisierungsstudie54 und aus dem anfänglichen Abfall der GFR zu Beginn einer blutdrucksenkenden Behandlung in RCTs55 ,56,57. Dieser Rückgang wurde als positiver Effekt der Verringerung der Hyperfiltration interpretiert58. Unsere Ergebnisse deuten darauf hin, dass die Hyperfiltration bei manchen Personen länger anhalten kann als bisher angenommen. Die endgültigen Konsequenzen davon sind unklar.

Während das Ziel dieser Studie darin bestand, die zeitliche Änderung der GFR-Verteilung zu untersuchen, gab es im Querschnitt statistisch signifikante zeitunabhängige Zusammenhänge zwischen allen ABP-Komponenten und SHASH-Parametern (Tabelle 3, Abb. 2, 3 und Abb. S2). ). Dies weist darauf hin, dass die Zusammenhänge zwischen ABP und GFR in einem Alter festgestellt wurden, das jünger als das Basisalter unserer Studie war. Der von anderen festgestellte Zusammenhang zwischen Nephronausstattung und Bluthochdruck lässt auf einen angeborenen Zusammenhang schließen, erklärt diese Ergebnisse jedoch nicht59. Die Zusammenhänge zwischen ABP und GFR bei jüngeren Menschen könnten wichtige Auswirkungen auf die blutdrucksenkende Therapie haben und sollten weiter untersucht werden.

Die aktuelle Studie zeigt, wie unterschiedliche Methoden die Ergebnisse einer Beobachtungsstudie zu Blutdruck und GFR beeinflussen. Neben dem Regressionsmodell ist die Methode zur Bewertung der GFR entscheidend: Die Ergebnisse bei Verwendung der eGFRs weichen von der gemessenen GFR und untereinander ab (Tabellen S7 und S8). Die Erklärung sind wahrscheinlich Störfaktoren, die sowohl die Produktionsrate von Kreatinin und Cystatin C als auch die GFR60,61,62,63,64,65 beeinflussen. Dementsprechend ist bei der Verwendung von eGFR in Studien zu Blutdruck und GFR Vorsicht geboten. Außerdem konnte Office BP keine zeitabhängigen Zusammenhänge mit der GFR-Verteilung feststellen (Tabelle S5). Dies deutet darauf hin, dass der ABP ein besserer Prädiktor für die GFR ist als der Blutdruck im Büro, ähnlich wie es für kardiovaskuläre Ergebnisse festgestellt wurde. Aktuelle Richtlinien zur Hypertonie erkennen an, dass ABP wichtige zusätzliche Informationen für die Diagnose von Bluthochdruck sowohl in der Allgemeinbevölkerung66,67 als auch bei CNI-Patienten68 liefert.

The most important strengths of the present study are its use of iohexol clearance and ABP, which are gold standard methods for assessing GFR and BP. To our knowledge, the duration of follow-up also exceeds all previous observational studies and RCTs studying the association between BP and GFR decline, except for two studies with a follow-up of 30 years50,52. Comorbidities that could mediate an indirect effect of BP on GFR may inflate the BP effect, but few previous studies excluded subjects with CVD or diabetes or adjusted for these conditions33,35,37,60 mL/min/1.73 m(2): The Multi-Ethnic Study of Atherosclerosis (MESA). Am. J. Kidney Dis. 59, 41–49. https://doi.org/10.1053/j.ajkd.2011.08.015 (2012)." href="/articles/s41598-023-41181-7#ref-CR38" id="ref-link-section-d43687600e5083">38. Wir haben eine repräsentative Stichprobe der Allgemeinbevölkerung ohne Herz-Kreislauf-Erkrankungen oder Diabetes untersucht, was eine weitere Stärke unserer Untersuchung darstellt.

Die größte Einschränkung dieser Studie besteht darin, dass aus Beobachtungsstudien keine Rückschlüsse auf die Kausalität gezogen werden können. Die Richtung eines kausalen Zusammenhangs zwischen arteriellem Blutdruck und GFR ist ebenfalls ungewiss, da subklinische Nierenschäden als Ursache für primären Bluthochdruck vermutet werden69. Obwohl es bei vollständig angepassten GAMMs keine linearen Zusammenhänge zwischen Blutdruck und GFR-Änderung gab, hätte eine größere Studie mit größerer statistischer Aussagekraft möglicherweise in der Lage sein, die kleinen Effekte zu erkennen, die bei GAMLSS festgestellt wurden. Der arterielle Blutdruck wurde nur zu Studienbeginn gemessen und Änderungen des Blutdrucks während der Nachuntersuchung wurden von uns nicht berücksichtigt. Eine Sensitivitätsanalyse nach Ausschluss von Beobachtungen mit blutdrucksenkenden Medikamenten ergab keinen Hinweis darauf, dass Änderungen der blutdrucksenkenden Medikamente während der Nachbeobachtung wichtig für die Ergebnisse waren. Die Studienteilnehmer waren europäischer Abstammung, was die Verallgemeinerbarkeit einschränkte. Da uns keine anderen bevölkerungsbasierten Kohorten mit arteriellem Blutdruck und seriellen GFR-Messungen bekannt sind, ist eine externe Validierung unserer Ergebnisse derzeit nicht möglich.

Wir kommen zu dem Schluss, dass Untersuchungen zum Zusammenhang zwischen Blutdruck und Nierenfunktion entscheidend von den Methoden zur Beurteilung von Blutdruck und GFR sowie von den statistischen Methoden abhängen. Durch die Verwendung von Messungen der GFR und des ambulanten Blutdrucks in einem Modell, das die restriktiven Annahmen herkömmlicher Regressionsmethoden lockert, stellten wir fest, dass ein erhöhter ABP am Tag mit einer Verschiebung der GFR-Verteilung hin zu einer niedrigeren GFR verbunden war. Dies geht bei den meisten Menschen nur mit einer geringfügigen Beschleunigung des GFR-Rückgangs einher, erhöht aber das Risiko einer CKD. Die genetischen und umweltbedingten Ursachen einer niedrigen GFR bei einer Minderheit von Personen mit hohem arteriellen Blutdruck sind klinisch wichtig und sollten Gegenstand weiterer Forschung sein. Das Potenzial zur Erhaltung der GFR bei diesen Personen durch blutdrucksenkende Behandlung sollte ebenfalls untersucht werden, idealerweise in einer Langzeit-RCT mit Änderung der gemessenen GFR als Endpunkt.

Die diesem Artikel zugrunde liegenden Daten dürfen aus ethischen Gründen und aus Gründen der Privatsphäre der an der Studie beteiligten Personen nicht öffentlich geteilt werden, da sie nicht in der Forschungsgenehmigung enthalten waren. Die Daten können auf Anfrage des entsprechenden Autors im Rahmen einer Forschungskooperation weitergegeben werden.

Lozano, R. et al. Globale und regionale Mortalität aufgrund von 235 Todesursachen für 20 Altersgruppen in den Jahren 1990 und 2010: Eine systematische Analyse für die Global Burden of Disease Study 2010. The Lancet 380, 2095–2128. https://doi.org/10.1016/S0140-6736(12)61728-0 (2012).

Artikel Google Scholar

Hsu, CY Reduziert die Behandlung von nichtmaligner Hypertonie das Auftreten von Nierenfunktionsstörungen? Eine Metaanalyse von 10 randomisierten, kontrollierten Studien. J. Hum. Hypertoniker. 15, 99–106. https://doi.org/10.1038/sj.jhh.1001128 (2001).

Artikel CAS PubMed Google Scholar

Daien, V. et al. Behandlung von Bluthochdruck mit Inhibitoren des Renin-Angiotensin-Systems und Nierenfunktionsstörung: Eine systematische Überprüfung und Metaanalyse. Bin. J. Hypertens. 25, 126–132. https://doi.org/10.1038/ajh.2011.180 (2012).

Artikel CAS PubMed Google Scholar

Die SPRINT-Forschungsgruppe. Eine randomisierte Studie zur intensiven versus standardmäßigen Blutdruckkontrolle. N. engl. J. Med. 373, 2103–2116. https://doi.org/10.1056/NEJMoa1511939 (2015).

Artikel CAS PubMed Central Google Scholar

Peralta, CA et al. Auswirkung einer intensiven im Vergleich zur üblichen Blutdruckkontrolle auf die Nierenfunktion bei Personen mit vorherigem lakunaren Schlaganfall: Eine Post-hoc-Analyse der sekundären Prävention kleiner subkortikaler Schlaganfälle (SPS3) randomisierte Studie. Auflage 133, 584–591. https://doi.org/10.1161/circulationaha.115.019657 (2016).

Artikel CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

Ettehad, D. et al. Blutdrucksenkung zur Vorbeugung von Herz-Kreislauf-Erkrankungen und Todesfällen: Eine systematische Überprüfung und Metaanalyse. The Lancet 387, 957–967. https://doi.org/10.1016/S0140-6736(15)01225-8 (2016).

Artikel Google Scholar

Denic, A. et al. Glomeruläre Filtrationsrate eines einzelnen Nephrons bei gesunden Erwachsenen. N. engl. J. Med. 376, 2349–2357. https://doi.org/10.1056/NEJMoa1614329 (2017).

Artikel PubMed PubMed Central Google Scholar

Eriksen, BO et al. Ein erhöhter Blutdruck ist nicht mit einem beschleunigten Rückgang der glomerulären Filtrationsrate in der allgemeinen nicht-diabetischen Bevölkerung mittleren Alters verbunden. Niere Int. 90, 404–410. https://doi.org/10.1016/j.kint.2016.03.021 (2016).

Artikel PubMed Google Scholar

Eriksen, BO et al. Blutdruck und altersbedingter GFR-Rückgang in der Allgemeinbevölkerung. BMC Nephrol. 18, 77. https://doi.org/10.1186/s12882-017-0496-7 (2017).

Artikel CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

Kneib, T., Silbersdorff, A. & Säfken, B. Wut gegen den Mittelwert: Eine Überprüfung der Ansätze der Verteilungsregression. Wirtschaft. Stat. https://doi.org/10.1016/j.ecosta.2021.07.006 (2021).

Artikel Google Scholar

Jacobsen, BK, Eggen, AE, Mathiesen, EB, Wilsgaard, T. & Njølstad, I. Kohortenprofil: Die Tromsø-Studie. Int. J. Epidemiol. 41, 961–967 (2011).

Artikel PubMed PubMed Central Google Scholar

Melsom, T. et al. Geschlechtsunterschiede beim altersbedingten Verlust der Nierenfunktion. Marmelade. Soc. Nephrol. 33, 1891–1902. https://doi.org/10.1681/ASN.2022030323 (2022).

Artikel CAS PubMed Google Scholar

Soveri, I. et al. Messung der GFR: Eine systematische Überprüfung. Bin. J. Nierendis. 64, 411–424. https://doi.org/10.1053/j.ajkd.2014.04.010 (2014).

Artikel PubMed Google Scholar

Delanaye, P. et al. Iohexol-Plasma-Clearance zur Messung der glomerulären Filtrationsrate in der klinischen Praxis und Forschung: Eine Übersicht. Teil 1: Wie misst man die glomeruläre Filtrationsrate mit Iohexol? Klin. Niere J. 9, 682–699. https://doi.org/10.1093/ckj/sfw070 (2016).

Artikel CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

Eriksen, BO et al. Vergleichbarkeit der Plasma-Iohexol-Clearance in bevölkerungsbezogenen Kohorten. Bin. J. Nierendis. 76, 54–6 https://doi.org/10.1053/j.ajkd.2019.10.008 (2020).

Artikel CAS PubMed Google Scholar

Jacobsson, L. Eine Methode zur Berechnung der renalen Clearance basierend auf einer einzelnen Plasmaprobe. Klin. Physiol. 3, 297–305 (1983).

Artikel CAS PubMed Google Scholar

DuBois, D. & Dubois, EF Die Messung der Oberfläche des Menschen. Bogen. Praktikant. Med. 15, 868–881 (1915).

Artikel CAS Google Scholar

Mathisen, UD et al. Der ambulante Blutdruck ist mit der gemessenen glomerulären Filtrationsrate in der allgemeinen Bevölkerung mittleren Alters verbunden. J. Hypertens. 30, 497–504. https://doi.org/10.1097/HJH.0b013e32834f973a (2012).

Artikel CAS PubMed Google Scholar

Kikuya, M. et al. Diagnostische Schwellenwerte für die ambulante Blutdrucküberwachung basierend auf dem kardiovaskulären Risiko über 10 Jahre. Auflage 115, 2145–2152 (2007).

Artikel PubMed Google Scholar

Williams, B. et al. 2018 ESC/ESH-Leitlinien zur Behandlung der arteriellen Hypertonie. EUR. Herz J. 39, 3021–3104. https://doi.org/10.1093/eurheartj/ehy339 (2018).

Artikel PubMed Google Scholar

Solbu, MD, Kronborg, J., Eriksen, BO, Jenssen, TG & Toft, I. Kardiovaskuläre Risikofaktoren sagen das Fortschreiten der Albuminausscheidung im Urin in einer allgemeinen, nicht-diabetischen Bevölkerung voraus: Eine geschlechtsspezifische Folgestudie. Atherosclerosis 201, 398–406 (2008).

Artikel CAS PubMed Google Scholar

Eriksen, BO et al. Die geschätzte und die gemessene GFR stehen in der Allgemeinbevölkerung in unterschiedlichem Zusammenhang mit der retinalen Vaskulopathie. Nephron 131, 175–184. https://doi.org/10.1159/000441092 (2015).

Artikel CAS PubMed Google Scholar

Levey, AS et al. Eine neue Gleichung zur Schätzung der glomerulären Filtrationsrate. Ann. Praktikant. Med. 150, 604–612 (2009).

Artikel PubMed PubMed Central Google Scholar

Inker, LA et al. Schätzung der glomerulären Filtrationsrate aus Serumkreatinin und Cystatin CN Engl. J. Med. 367, 20–29. https://doi.org/10.1056/NEJMoa1114248 (2012).

Artikel CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

Wood, SN Generalized Additive Models (CRC Press, 2017).

Buchen Sie MATH Google Scholar

Fasiolo, M., Nedellec, R., Goude, Y. & Wood, SN Skalierbare Visualisierungsmethoden für moderne verallgemeinerte additive Modelle. J. Comput. Diagrammstatistik. 29, 78–86 (2020).

Artikel MATH Google Scholar

Leffondre, K. et al. Analyse von Risikofaktoren im Zusammenhang mit dem Verlauf der Nierenfunktion im Zeitverlauf: Ein Vergleich verschiedener statistischer Ansätze. Nephrol. Wählen. Transplantation. 30, 1237–1243. https://doi.org/10.1093/ndt/gfu320 (2014).

Artikel CAS PubMed Google Scholar

Twisk, J., de Boer, M., de Vente, W. & Heymans, M. Eine mehrfache Imputation fehlender Werte war vor der Durchführung einer Längsschnittanalyse mit gemischten Modellen nicht erforderlich. J. Clin. Epidemiol. 66, 1022–1028. https://doi.org/10.1016/j.jclinepi.2013.03.017 (2013).

Artikel PubMed Google Scholar

Rigby, RA & Stasinopoulos, DM Verallgemeinerte additive Modelle für Ort, Maßstab und Form. JR-Stat. Soc. Ser. C 54, 507–554 (2005).

Artikel MathSciNet MATH Google Scholar

Jones, MC & Pewsey, A. Sinh-Arcsinh-Verteilungen. Biometrika 96, 761–780 (2009).

Artikel MathSciNet MATH Google Scholar

Burnham, KP Modellauswahl und Multimodell-Inferenz: Ein praktischer informationstheoretischer Ansatz 2. Aufl. (Springer, 2002).

MATH Google Scholar

McMullan, CJ, Hickson, DA, Taylor, HA & Forman, JP Prospektive Analyse des Zusammenhangs zwischen ambulanten Blutdruckmerkmalen und chronischer Nierenerkrankung. J. Hypertens. 33, 1939–1946. https://doi.org/10.1097/hjh.0000000000000638 (2015).

Artikel CAS PubMed Google Scholar

Kronborg, J. et al. Prädiktoren für die Änderung der geschätzten GFR: Ein bevölkerungsbasiertes 7-Jahres-Follow-up der Tromsø-Studie. Nephrol. Wählen. Transplantation. 23, 2818–2826 (2008).

Artikel PubMed Google Scholar

Halbesma, N. et al. Veränderungen der Nierenrisikofaktoren im Vergleich zum Nierenfunktionsergebnis während der Nachbeobachtung in einer bevölkerungsbasierten Kohortenstudie. Nephrol. Wählen. Transplantation. 25, 1846–1853 (2010).

Artikel PubMed Google Scholar

Rifkin, DE et al. Blutdruckkomponenten und Rückgang der Nierenfunktion bei in der Gemeinschaft lebenden älteren Erwachsenen: Die kardiovaskuläre Gesundheitsstudie. Bin. J. Hypertens. 26, 1037–1044. https://doi.org/10.1093/ajh/hpt067 (2013).

Artikel PubMed PubMed Central Google Scholar

Hirayama, A. et al. Blutdruck, Proteinurie und Verschlechterung der Nierenfunktion: Zusammenhänge in einer großen gemeindebasierten Bevölkerung. Bin. J. Hypertens. 28, 1150–1156. https://doi.org/10.1093/ajh/hpv003 (2015).

Artikel CAS PubMed Google Scholar

Wang, Q. et al. Blutdruck- und Nierenfunktionsabfall: Eine 7-jährige prospektive Kohortenstudie an ländlichen chinesischen Männern und Frauen mittleren Alters. J. Hypertens. 33, 136–143. https://doi.org/10.1097/hjh.0000000000000360 (2015).

Artikel CAS PubMed Google Scholar

Peralta, CA et al. Zusammenhang zwischen Pulsdruck, arterieller Elastizität und Endothelfunktion und abnehmender Nierenfunktion bei Erwachsenen mit einer geschätzten GFR >60 ml/min/1,73 m(2): The Multi-Ethnic Study of Atherosclerosis (MESA). Bin. J. Nierendis. 59, 41–49. https://doi.org/10.1053/j.ajkd.2011.08.015 (2012).

Artikel PubMed Google Scholar

Lindeman, RD, Tobin, JD & Shock, NW Zusammenhang zwischen Blutdruck und der Rate des Rückgangs der Nierenfunktion mit zunehmendem Alter. Niere Int. 26, 861–868 (1984).

Artikel CAS PubMed Google Scholar

Vupputuri, S. et al. Einfluss des Blutdrucks auf den frühen Rückgang der Nierenfunktion bei hypertensiven Männern. Hypertonie 42, 1144–1149. https://doi.org/10.1161/01.HYP.0000101695.56635.31 (2003).

Artikel CAS PubMed Google Scholar

Klag, MJ et al. Blutdruck und Nierenerkrankungen im Endstadium bei Männern. N. engl. J. Med. 334, 13–18. https://doi.org/10.1056/Nejm199601043340103 (1996).

Artikel CAS PubMed Google Scholar

Hsu, CY, McCulloch, CE, Darbinian, J., Go, AS & Iribarren, C. Erhöhter Blutdruck und Risiko einer Nierenerkrankung im Endstadium bei Probanden ohne Grunderkrankung der Nieren. Bogen. Praktikant. Med. 165, 923–928 (2005).

Artikel PubMed Google Scholar

Bash, LD, Astor, BC & Coresh, J. Risiko eines ESRD-Vorfalls: Ein umfassender Blick auf kardiovaskuläre Risikofaktoren und 17 Jahre Follow-up in der Atherosclerosis Risk in Communities (ARIC)-Studie. Bin. J. Nierendis. 55, 31–41 (2010).

Artikel PubMed Google Scholar

Schaeffner, ES, Kurth, T., Bowman, TS, Gelber, RP & Gaziano, JM Blutdruckmessungen und Risiko einer chronischen Nierenerkrankung bei Männern. Nephrol. Wählen. Transplantation. 23, 1246–1251. https://doi.org/10.1093/Ndt/Gfm757 (2008).

Artikel PubMed Google Scholar

Fox, CS et al. Prädiktoren für eine neu auftretende Nierenerkrankung in einer gemeindenahen Bevölkerung. JAMA 291, 844–850 (2004).

Artikel CAS PubMed Google Scholar

Kanno, A. et al. Nächtlicher Blutdruck ist mit der Entwicklung einer chronischen Nierenerkrankung in der Allgemeinbevölkerung verbunden: Die Ohasama-Studie. J. Hypertens. 31, 2410–2417. https://doi.org/10.1097/HJH.0b013e328364dd0f (2013).

Artikel CAS PubMed Google Scholar

Yamagata, K. et al. Risikofaktoren für chronische Nierenerkrankungen in einer gemeindenahen Bevölkerung: Eine 10-Jahres-Follow-up-Studie. Niere Int. 71, 159–166 (2007).

Artikel CAS PubMed Google Scholar

Obermayr, RP et al. Prädiktoren für einen neu auftretenden Rückgang der Nierenfunktion in einer allgemeinen mitteleuropäischen Bevölkerung. Nephrol. Wählen. Transplantation. 23, 1265–1273. https://doi.org/10.1093/ndt/gfm790 (2008).

Artikel PubMed Google Scholar

Garofalo, C. et al. Hypertonie und Prähypertonie und Vorhersage der Entwicklung einer verminderten geschätzten GFR in der Allgemeinbevölkerung: Eine Metaanalyse von Kohortenstudien. Bin. J. Nierendis. 67, 89–97. https://doi.org/10.1053/j.ajkd.2015.08.027 (2016).

Artikel PubMed Google Scholar

Yu, Z. et al. Zusammenhang zwischen Bluthochdruck und Nierenfunktionsverlust: Die Atherosclerosis Risk in Communities (ARIC)-STUDIE. Bin. J. Nierendis. 74, 310–319. https://doi.org/10.1053/j.ajkd.2019.02.015 (2019).

Artikel PubMed PubMed Central Google Scholar

Lee, KP, Kim, YS, Yoon, SA, Han, K. & Kim, YO Zusammenhang zwischen Blutdruck und Nierenprogression bei koreanischen Erwachsenen mit normaler Nierenfunktion. J. Koreanisches Med. Wissenschaft. 35, e312. https://doi.org/10.3346/jkms.2020.35.e312 (2020).

Artikel PubMed PubMed Central Google Scholar

Inker, LA et al. Blutdruck im mittleren Lebensalter und GFR und Albuminurie im späten Lebensalter: Eine Kohorte älterer Allgemeinbevölkerung. Bin. J. Nierendis. 66, 240–248. https://doi.org/10.1053/j.ajkd.2015.03.030 (2015).

Artikel PubMed PubMed Central Google Scholar

Tonneijck, L. et al. Glomeruläre Hyperfiltration bei Diabetes: Mechanismen, klinische Bedeutung und Behandlung. Marmelade. Soc. Nephrol. 28, 1023–1039. https://doi.org/10.1681/ASN.2016060666 (2017).

Artikel CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

Staplin, N. et al. Bestimmung des Zusammenhangs zwischen Blutdruck, Nierenfunktion und chronischer Nierenerkrankung: Erkenntnisse aus der genetischen Epidemiologie. Hypertonie 79, 2671–2681. https://doi.org/10.1161/HYPERTENSIONAHA.122.19354 (2022).

Artikel CAS PubMed Google Scholar

Klahr, S. et al. Die Auswirkungen einer Proteineinschränkung in der Nahrung und einer Blutdruckkontrolle auf das Fortschreiten einer chronischen Nierenerkrankung. Ernährungsumstellung in der Studiengruppe für Nierenerkrankungen. N. engl. J. Med. 330, 877–884 (1994).

Artikel CAS PubMed Google Scholar

Wright, JT et al. Einfluss der blutdrucksenkenden und blutdrucksenkenden Medikamentenklasse auf das Fortschreiten einer hypertensiven Nierenerkrankung: Ergebnisse der AASK-Studie. JAMA 288, 2421–2431. https://doi.org/10.1001/jama.288.19.2421 (2002).

Artikel CAS PubMed Google Scholar

Neuen, B. et al. Akute Behandlungseffekte auf die GFR in randomisierten klinischen Studien zum Fortschreiten der Nierenerkrankung. Marmelade. Soc. Nephrol. 33, 291–303. https://doi.org/10.1681/asn.2021070948 (2022).

Artikel PubMed PubMed Central Google Scholar

Bakris, GL & Weir, MR Angiotensin-Converting-Enzym-Inhibitor-assoziierte Erhöhungen des Serumkreatinins: Gibt das Anlass zur Sorge? Bogen. Praktikant. Med. 160, 685–693 (2000).

Artikel CAS PubMed Google Scholar

Keller, G., Zimmer, G., Mall, G., Ritz, E. & Amann, K. Nephron-Zahl bei Patienten mit primärer Hypertonie. N. engl. J. Med. 348, 101–108. https://doi.org/10.1056/Nejmoa020549 (2003).

Artikel PubMed Google Scholar

Rule, AD, Bailey, KR, Lieske, JC, Peyser, PA & Turner, ST Die Schätzung der glomerulären Filtrationsrate anhand von Serumkreatinin ist für die Bewertung von Risikofaktoren im Zusammenhang mit chronischen Nierenerkrankungen besser als anhand von Cystatin C. Niere Int. 83, 1169–1176. https://doi.org/10.1038/ki.2013.7 (2013).

Artikel CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

Mathisen, UD et al. Die geschätzte GFR ist unabhängig von der gemessenen GFR mit kardiovaskulären Risikofaktoren verbunden. Marmelade. Soc. Nephrol. 22, 927–937 (2011).

Artikel PubMed PubMed Central Google Scholar

Knight, EL et al. Andere Faktoren als die Nierenfunktion, die den Cystatin-C-Spiegel im Serum beeinflussen, und die Auswirkung auf die Messung der Nierenfunktion. Niere Int. 65, 1416–1421 (2004).

Artikel CAS PubMed Google Scholar

Stevens, LA et al. Andere Faktoren als die glomeruläre Filtrationsrate beeinflussen den Serum-Cystatin-C-Spiegel. Niere Int. 75, 652–660 (2009).

Artikel CAS PubMed Google Scholar

Schei, J. et al. Restassoziationen von Entzündungsmarkern mit eGFR nach Berücksichtigung der gemessenen GFR in einer gemeindenahen Kohorte ohne CKD. Klin. Marmelade. Soc. Nephrol. 11, 280–286. https://doi.org/10.2215/cjn.07360715 (2016).

Artikel CAS PubMed Google Scholar

Porrini, E. et al. Geschätzte GFR: Zeit für eine kritische Bewertung. Nat. Rev. Nephrol. 15, 177–190. https://doi.org/10.1038/s41581-018-0080-9 (2019).

Artikel CAS PubMed Google Scholar

Mancia Vorsitzender, G. et al. 2023 ESH-Richtlinien für die Behandlung von arterieller Hypertonie Die Task Force für die Behandlung von arterieller Hypertonie der European Society of Hypertension Unterstützt von der European Renal Association (ERA) und der International Society of Hypertension (ISH). J. Hypertens. https://doi.org/10.1097/hjh.0000000000003480 (2023).

Artikel PubMed Google Scholar

Whelton, PK et al. 2017 ACC/AHA/AAPA/ABC/ACPM/AGS/APhA/ASH/ASPC/NMA/PCNA-Leitlinie zur Prävention, Erkennung, Bewertung und Behandlung von Bluthochdruck bei Erwachsenen: Ein Bericht des American College of Cardiology/American Task Force der Heart Association zu Leitlinien für die klinische Praxis. Marmelade. Slg. Cardiol. 71, e127–e248. https://doi.org/10.1016/j.jacc.2017.11.006 (2018).

Artikel ADS PubMed Google Scholar

Cheung, AK et al. KDIGO 2021-Leitlinie für die klinische Praxis zur Behandlung des Blutdrucks bei chronischer Nierenerkrankung. Niere Int. 99, S1-s87. https://doi.org/10.1016/j.kint.2020.11.003 (2021).

Artikel Google Scholar

Johnson, RJ, Lanaspa, MA, Gabriela Sanchez-Lozada, L. & Rodriguez-Iturbe, B. Die Entdeckung des Bluthochdrucks: Neue Ansichten über die Rolle der Nieren und aktuelle aktuelle Themen. Bin. J. Physiol. Nierenphysiologie. 308, F167-178. https://doi.org/10.1152/ajprenal.00503.2014 (2015).

Artikel CAS PubMed Google Scholar

Referenzen herunterladen

Wir danken der Abteilung für klinische Forschung (Universitätsklinikum Nordnorwegen) für die Durchführung der Studie und der Abteilung für medizinische Biochemie (Universitätsklinikum Nordnorwegen) für die Durchführung der Iohexol-Analysen. Wir danken auch allen Teilnehmern der RENIS-Kohorte für ihre Beiträge zu dieser Untersuchung. BOE und TM danken ihren Mitgliedern im European Kidney Function Consortium für Rat und Unterstützung.

Open-Access-Finanzierung durch UiT The Arctic University of Norway (inkl. Universitätsklinikum Nordnorwegen). Diese Studie wurde von der nordnorwegischen regionalen Gesundheitsbehörde finanziert, die weder an der Konzeption und Durchführung der Studie noch an der Sammlung, Verwaltung, Analyse und Interpretation der Daten, der Überprüfung oder der Genehmigung des Manuskripts zur Einreichung beteiligt war.

Stoffwechsel- und Nierenforschungsgruppe, UiT Die Arktische Universität Norwegens, Tromsø, Norwegen

Bjørn O. Eriksen, Ulla D. Mathisen, Trond G. Jenssen, Vidar TN Stefansson und Toralf Melsom

Abteilung für Nephrologie, Klinik für Innere Medizin, Universitätsklinikum Nordnorwegen, Tromsø, Norwegen

Bjørn O. Eriksen, Ulla D. Mathisen, Vidar TN Stefansson und Toralf Melsom

Fakultät für Mathematik, Universität Bristol, Bristol, Großbritannien

Matteo Fasiolo

Abteilung für Transplantationsmedizin, Universitätsklinikum Oslo und Universität Oslo, Oslo, Norwegen

Trond G. Jenssen

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BOE, UDM, TGJ und TM haben die Studie entworfen. BOE, UDM, VTNS und TM organisierten die GFR- und ABP-Messungen und sammelten die Daten. BOE und MF analysierten die Daten und erstellten die Zahlen. BOE hat das Papier entworfen. BOE, MF, UDM, TM, TGJ und VTNS interpretierten die Daten und überarbeiteten das Papier. Alle Autoren stimmten der endgültigen Fassung des Manuskripts zu und erklärten sich bereit, für alle Aspekte der Arbeit verantwortlich zu sein.

Korrespondenz mit Bjørn O. Eriksen.

Toralf Melsom meldete die Bezahlung eines Vortrags bei einem lokalen Treffen von Novo Nordisk Norwegen. Trond Geir Jenssen meldete Zahlungen für Vorträge von Novo Nordisk, Boehringer Ingelheim und Astra Zeneca sowie Unterstützung für die Teilnahme an einem Symposium von Astra Zeneca. Keiner der anderen Autoren erklärt, dass keine konkurrierenden Interessen bestehen.

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Nachdrucke und Genehmigungen

Eriksen, BO, Fasiolo, M., Mathisen, UD et al. Ambulanter Blutdruck als Risikofaktor für eine langfristige Verschlechterung der Nierenfunktion in der Allgemeinbevölkerung: ein Ansatz der Verteilungsregression. Sci Rep 13, 14296 (2023). https://doi.org/10.1038/s41598-023-41181-7

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Eingegangen: 06. Februar 2023

Angenommen: 23. August 2023

Veröffentlicht: 31. August 2023

DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-023-41181-7

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