domingo, 15 de septiembre de 2024

1093- Trastornos ácido-base

Anand Achanti, Harold M. Szerlip. Trastornos ácido-base en el paciente grave. Clin J Am Soc Nephrol. 2023; 18(1): 102–112. Internal Medicine/Nephrology, Medical University of South Carolina, Charleston, South Carolina

Resumen

Los trastornos ácido-base son frecuentes en la unidad de cuidados intensivos. Si se utiliza un enfoque sistemático para su diagnóstico, es fácil identificar tanto los trastornos simples como los mixtos. Estos trastornos se dividen en cuatro categorías principales: acidosis metabólica, alcalosis metabólica, acidosis respiratoria y alcalosis respiratoria. La acidosis metabólica se subdivide en acidosis con brecha aniónica y acidosis sin brecha aniónica. La distinción entre ellas resulta útil para establecer la causa de la acidosis. La acidosis con brecha aniónica, causada por la acumulación de aniones orgánicos procedentes de la sepsis, la diabetes, el consumo de alcohol y numerosos fármacos y toxinas, suele estar presente en el momento del ingreso en la unidad de cuidados intensivos. La acidosis láctica debida a una disminución del aporte o la utilización de oxígeno se asocia a un aumento de la mortalidad. Es probable que esto sea secundario al proceso patológico, a diferencia del grado de acidemia. El tratamiento de la acidosis con brecha aniónica se dirige a la enfermedad subyacente o a la eliminación de la toxina. El uso de terapia para normalizar el pH es controvertido. Las acidosis no asociadas a brecha son consecuencia de trastornos del transporte tubular renal de H+ , disminución de la secreción renal de amoníaco, pérdidas gastrointestinales y renales de bicarbonato, dilución del bicarbonato sérico por administración excesiva de líquidos intravenosos o adición de ácido clorhídrico. La alcalosis metabólica es el trastorno ácido-base más común que se encuentra en pacientes que están gravemente enfermos y ocurre con mayor frecuencia después del ingreso a la unidad de cuidados intensivos. Su etiología es con mayor frecuencia secundaria a las intervenciones terapéuticas agresivas utilizadas para tratar el shock, la acidemia, la sobrecarga de volumen, la coagulopatía grave, la insuficiencia respiratoria y la IRA. El tratamiento consiste en la reanimación de volumen y la reposición de los déficits de potasio. Por lo general, no es necesaria una reducción agresiva del pH. Los trastornos respiratorios son causados ​​por una ventilación minuto reducida o aumentada. El uso de hipercapnia permisiva para prevenir el barotrauma se ha convertido en el estándar de atención. No se recomienda el uso de bicarbonato para corregir la acidemia. En pacientes en estado extremo, se puede considerar el uso de terapias extracorpóreas para eliminar el CO2 .

Introducción

Debido a la naturaleza misma de las enfermedades críticas, los nefrólogos que atienden a pacientes en la unidad de cuidados intensivos (UCI) con frecuencia se encuentran con una variedad de trastornos ácido-base. La sepsis, la diabetes, la insuficiencia renal, las sobredosis de fármacos, la disfunción hepática y la función respiratoria comprometida alteran la capacidad del cuerpo para defender el pH y mantener la homeostasis. Además, las intervenciones terapéuticas utilizadas en el entorno de cuidados intensivos alteran aún más el equilibrio ácido-base. Los cambios en el pH sanguíneo en cualquier dirección se asocian con una mayor mortalidad. Por lo tanto, la capacidad de identificar estos trastornos ácido-base, comprender la fisiopatología subyacente y proporcionar la terapia adecuada es fundamental para el cuidado de los pacientes que están gravemente enfermos.

El pH normal de la sangre se encuentra entre 7,36 y 7,44, lo que corresponde a una concentración de iones de hidrógeno de 44–36 nmol/L. Cuando el pH es <7,36, existe una acidemia, mientras que cuando es >7,44, existe una alcalemia. Sin embargo, es necesario destacar que, dado que pueden existir múltiples trastornos del equilibrio ácido-base simultáneamente, el pH puede estar dentro del rango normal. Por lo tanto, el médico debe seguir un enfoque sistemático para identificar los trastornos subyacentes.

Existen dos enfoques que compiten para el diagnóstico de los trastornos ácido-base: el método clásico de Henderson-Hasselbalch, que utiliza ácido carbónico/bicarbonato como par ácido-base conjugado, y la diferencia de iones fuertes, como lo defiende Stewart. Aunque muchos internistas se han inclinado por el método de Stewart, no hay ninguna ventaja en utilizar este enfoque más complicado. El enfoque clásico del tratamiento ácido-base divide los trastornos en cuatro categorías: acidosis metabólica, alcalosis metabólica, acidosis respiratoria y alcalosis respiratoria. Una revisión exhaustiva de la homeostasis ácido-base y las innumerables causas de los trastornos ácido-base está fuera del alcance de esta revisión, que se centra en los trastornos que se producen en los enfermos críticos y por los que se consulta con mayor frecuencia a un nefrólogo.

Abordaje de los trastornos ácido-base

Aunque se suele decir que comprender los trastornos ácido-base es complicado, si se aborda de forma sistemática resulta bastante sencillo. Se deben seguir cinco pasos básicos en todos los pacientes (Fig 1).

1- Realizar una historia clínica y un examen físico completos para obtener pistas que apunten a un trastorno ácido-base.

2- Obtenga un análisis de gases en sangre. Esto indicará si hay una acidemia o alcalemia, y si es metabólica o respiratoria. Si el paciente está hemodinámica-mente estable porque hay diferencias mínimas entre las muestras arteriales y venosas, se puede utilizar cualquiera de las dos. Sin embargo, en pacientes en shock, recomendamos utilizar una muestra arterial. Si la pCO2 y el HCO3 se mueven en la misma dirección, generalmente hay una sola alteración. Si se mueven en direcciones opuestas, hay una alteración mixta o un error de laboratorio.

3- Determinar si la compensación es apropiada ​(Tabla 1). Recuerde que la compensación casi nunca devuelve el pH a la normalidad............

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(*) Una vez que esta en la pagina del articulo, pulsando el botón derecho puede acceder a su  traducción al idioma español. Este blog de bioquímica-clínica está destinado a bioquímicos y médicos; la información que contiene es de actualización y queda a criterio y responsabilidad de los mencionados profesionales, el uso que le den a la misma. 
Nueva presentación el 20 de Septiembre.
Cordiales saludos. 
Dr. Anibal E. Bagnarelli,
Bioquímico-Farmacéutico,UBA.
Ciudad de Buenos Aires, R. Argentina




martes, 10 de septiembre de 2024

1092- Consecuencias de errores en el panel lipidico

Justine Cole, Maureen Sampson, Hendrik E van Deventer, Alan T Remaley. Reducción de los márgenes de error del panel lipídico para mejorar la precisión de la estratificación del riesgo cardiovascular. Oxford Academ.- Clinical Chemistry, 2023;  69 (10):1145–1154. Department of Laboratory Medicine, Clinical Center, National Institutes of Health, Bethesda, MD, United States.

Resumen

Antecedentes: El panel lipídico estándar constituye la columna vertebral de la evaluación del riesgo de enfermedad cardiovascular aterosclerótica. Un rendimiento analítico subóptimo, junto con la variabilidad biológica, podría conducir a decisiones erróneas en la evaluación y el manejo del riesgo. Las recomendaciones actuales del National Cholesterol Education Program (NCEP) no han cambiado durante casi tres décadas a pesar de las mejoras en la tecnología de análisis. Investigamos el alcance potencial de la clasificación errónea del riesgo cuando se cumplen las recomendaciones actuales y exploramos el impacto de mejorar los objetivos de rendimiento analítico.

Métodos: Extrajimos datos del panel lipídico de 8506 personas de la base de datos NHANES y los usamos para clasificar a los sujetos en 4 grupos de riesgo según lo recomendado por las pautas multisociety de EE. UU. de 2018. Se introdujeron sesgos analíticos e imprecisión, en los límites permitidos, así como variabilidad biológica, en los valores medidos para determinar el impacto en la clasificación errónea. Se redujeron sistemáticamente el sesgo y la imprecisión para determinar el grado de mejora que se puede lograr.

Resultados: Con las recomendaciones de rendimiento actuales, hasta el 10 % de los individuos fueron clasificados erróneamente en un grupo de riesgo diferente. Mejorar el sesgo proporcional en un 1 % y fijar la imprecisión en un 3 % en todos los ensayos redujo las clasificaciones erróneas hasta en un 10 %. El efecto de la variabilidad biológica se puede reducir tomando el promedio de las mediciones de muestras seriadas.

Conclusiones: Las recomendaciones actuales del NCEP para el desempeño analítico de los análisis de perfiles lipídicos permiten un grado inaceptable de clasificación errónea, lo que puede llevar a una mala gestión del riesgo de enfermedades cardiovasculares. La reducción iterativa del error permitido puede mejorar esto.

Introducción

En la actualidad, la evaluación estándar del panel lipídico es el pilar de la evaluación y el manejo del riesgo tanto en la prevención primaria como secundaria de la enfermedad cardiovascular aterosclerótica (ASCVD). 

El colesterol total (CT), el colesterol de lipoproteínas de baja densidad (LDL-C), el colesterol de lipoproteínas de alta densidad (HDL-C) y los triglicéridos (TG) tienen cada uno un papel en los algoritmos de evaluación del riesgo recomendados en las directrices internacionales sobre el manejo de las dislipidemias . En el algoritmo de prevención primaria de EE. UU. la evaluación del riesgo comienza con una determinación basal de LDL-C. Si LDL-C es >190 mg/dl (4,9 mmol/l), se inicia la terapia con estatinas. Un LDL-C de 70 a 190 mg/dl (1,8–4,9 mmol/l) en pacientes de 40 a 75 años, sin diabetes, requiere un cálculo de la puntuación de riesgo de 10 años. Esto implica aplicar las mediciones de CT y HDL-C a una ecuación de cohorte agrupada (PCE). La discusión de riesgos subsiguiente y las decisiones sobre la terapia con estatinas, los ajustes de intensidad y las terapias complementarias se basan en la evaluación de los factores que aumentan el riesgo, incluidos los niveles persistentemente elevados de LDL-C y TG.

Dado su papel fundamental en la toma de decisiones clínicas, los errores en la medición de los parámetros lipídicos podrían conducir a errores en la evaluación del riesgo y la evaluación de la respuesta a la terapia y, por lo tanto, pueden dar lugar a una mala gestión. 

Las especificaciones actuales de rendimiento analítico, determinadas en 1990 y 1995 por el National Cholesterol Education Program (NCEP),  permiten errores totales del 8,9%, 13% y 15% para TC, HDL-C y TG, respectivamente  (Tabla 1). El LDL-C calculado (cLDL-C), que actualmente es el método principal para determinar el LDL-C, está sujeto al error combinado en estos 3 parámetros . Las recomendaciones del NCEP se basan en la opinión de expertos y estaban limitadas a lo que se podía lograr con el estado del arte de hace 28 años........

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jueves, 5 de septiembre de 2024

1091- Control de Diabetes t-2 y ERC

Kevin M. Pantalone y colab. Necesidades insatisfechas y oportunidades para el manejo óptimo de pacientes con diabetes tipo 2 y enfermedad renal crónica.. ScienceDirect-Journal of Diabetes and its Complications 2023; 37 (4): 108418. Endocrinology and Metabolism Institute, Cleveland Clinic, United States of America.

Resumen (Chat GPT)

El artículo  se centra en los desafíos y las posibles estrategias para el tratamiento de pacientes con diabetes tipo 2 y enfermedad renal crónica (ERC). Destacando varias áreas clave:

Necesidades insatisfechas: El artículo analiza las importantes lagunas en las prácticas actuales de tratamiento de estos pacientes. Señala que muchas personas con diabetes tipo 2 y enfermedad renal crónica tienen dificultades para lograr un control óptimo de la glucemia y, al mismo tiempo, controlar la salud renal, en parte debido a la compleja interacción entre la diabetes y la enfermedad renal.

Desafíos del tratamiento: Se observa que los tratamientos tradicionales a menudo no abordan la naturaleza multifacética de ambas afecciones, lo que conduce a resultados subóptimos. El manejo de los niveles de glucosa en sangre debe equilibrarse cuidadosamente con la necesidad de proteger la función renal, lo que complica los planes de tratamiento.

Oportunidades de mejora: El artículo destaca la necesidad de contar con enfoques de atención más integrados que tengan en cuenta tanto la diabetes como la enfermedad renal crónica de manera simultánea. Sugiere que los planes de tratamiento personalizados, que tengan en cuenta la etapa específica de la enfermedad renal en cada individuo y otros factores de salud, podrían mejorar los resultados.

Terapias innovadoras: También se analizan las terapias emergentes y los avances en medicamentos que parecen prometedores para un mejor manejo de ambas afecciones. Por ejemplo, los nuevos medicamentos y tratamientos que apuntan tanto al control de la glucosa como a la protección renal podrían ofrecer mejores resultados.

Perspectivas futuras : El documento pide que se realicen más investigaciones para identificar estrategias de tratamiento eficaces y comprender mejor las interacciones entre la diabetes y la enfermedad renal crónica. Aboga por un mayor énfasis en la atención interdisciplinaria y unas directrices más sólidas para ayudar a los medicos a abordar las necesidades de esta población de pacientes de forma más eficaz.

En general, el artículo subraya la importancia de un enfoque más profundo para el manejo conjunto de la diabetes tipo 2 y la ERC, con el objetivo de mejorar los resultados de los pacientes mediante estrategias de tratamiento personalizadas e investigación continua.

Introducciòn: 

La enfermedad renal crónica (ERC) es una complicación devastadora de la diabetes tipo 2 resultante de lesiones microvasculares que imponen cargas clínicas, económicas y humanísticas sustanciales. Se estima que el 50% de la enfermedad renal terminal en el mundo desarrollado puede atribuirse a la diabetes. En particular, los pacientes con ERC y diabetes tipo 2 tienen una tasa de mortalidad más alta y un mayor número de eventos cardiovasculares en comparación con los pacientes con diabetes tipo 2 sin ERC.

Para caracterizar mejor la prevalencia, las características clínicas y las necesidades insatisfechas de esta población de pacientes, en el Sistema de Salud del Clínica Cleveland  realizamos un análisis transversal retrospectivo. Los datos de la historia clínica electrónica de 2005 a 2019 se utilizaron para identificar 3 cohortes de pacientes con enfermedad renal crónica (n = 122. 276), enfermedad renal crónica y diabetes tipo 2 (n = 35.255) o solo diabetes tipo 2 (n = 63.643) . 

Estos pacientes se caracterizaron posteriormente de manera transversal a partir de 2019 (1/1/2019–31/12/2019). Incluimos pacientes ≥ 18 años de edad que tuvieron al menos 1 visita ambulatoria en 2019, y al menos de 2 visitas ambulatorias con clinico, endocrinología , nefrologíao cardiología durante o antes de 2019. 

Los pacientes con ERC se identificaron por 2 eGFR < 90 mL/min, separados por >90 días, calculados por el CKD-EPI, o 2 cocientes albúmina/creatinina en orina de >30 mg/g O cociente proteína:creatinina en orina >150 mg/g, separados por 90 días, o códigos ICD-9/-10 para ERC, el 1/1/2005 o después. Los pacientes con diabetes tipo 2 se identificaron utilizando códigos ICD-9/-10, medicamentos y mediciones de laboratorio y una versión modificada del algoritmo eMERGE.

En la Tabla 1 se resumieron las características demográficas, las características clínicas, las medidas de laboratorio, la utilización de medicamentos, el manejo cardiometabólico y la utilización de recursos de atención médica (HCRU).  Los criterios de inclusión y la exposición a medicamentos se basaron en la lista de medicamentos que tomaban los pacientes en el momento de la última visita. No se pudo incluir la atención prestada fuera de nuestro sistema de salud que no estuviera documentada por nuestros proveedores.

Nuestros hallazgos destacaron múltiples necesidades y oportunidades no satisfechas para optimizar el manejo de los pacientes. En primer lugar, la tasa de pacientes que tuvieron una evaluación documentada de proteínas en orina en 2019 (proteína:Ireatinina, albúmina/creatinina o albúmina aleatoria) fue desalentadora en todas las cohortes (ERC: 7,6 %; ERC y diabetes tipo 2: 30,2 %; diabetes tipo 2: 20,1 %) a pesar de las recomendaciones establecidas en las pautas para estas evaluaciones basadas en la naturaleza predictiva de la albuminuria para la mortalidad por todas las causas, el desarrollo de enfermedad renal terminal y el riesgo de eventos cardiovasculares. Estos resultados muestran los continuos obstáculos que enfrentan los profesionales a la hora de traducir la evidencia clínica a la práctica en el mundo real y una brecha en el manejo de estos pacientes.........

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lunes, 2 de septiembre de 2024

1092- Variacion biologia: presente y futuro

Review: Sverre Sandberg, Anna Carobene, Bill Bartlett, Abdurrahman Coskun, Pilar Fernandez-Calle, Niels Jonker, Jorge Díaz-Garzón and Aasne K. Aarsand. Variación biológica: evolución reciente y desafíos futuros. De Gruyter-Clin Chem Lab Med 2023; 61(5): 741–750. Norwegian Organization for Quality Improvement of Laboratory Examinations (Noklus), Haraldsplass Deaconess Hospital, Bergen, Norway.

Resumen

Los datos de variación biológica (VB) tienen muchas aplicaciones en  el  laboratorio de medicina.. Sin embargo, estas dependen de la disponibilidad de datos de VB relevantes y sólidos que se ajusten al propósito. Los datos de VB se pueden obtener a través de diferentes diseños de estudio, tanto por estudios experimentales como por estudios que utilizan resultados de rutina analizados previamente derivados de bases de datos de laboratorio. Las diferentes aplicaciones de VB incluyen el uso de datos de VB para establecer especificaciones de rendimiento analítico, para calcular valores de cambio de referencia, para definir el índice de individualidad y para establecer intervalos de referencia personalizados. En esta revisión, se presentarán y discutirán los principales logros en el área de VB de la última década. Estos abarcan desde nuevos modelos y enfoques para derivar datos de VB, la entrega de datos de VB de alta calidad por el European Biological Variation Study (EuBIVAS), the Biological Variation Data Critical Appraisal Checklist (BIVAC) y otros estándares para derivar y reportar datos de VB, la Base de Datos de Variación Biológica EFLM y nuevas aplicaciones de datos de VB, incluyendo intervalos de referencia personalizados e incertidumbre de medición.

Introducciòn

La variación biológica (VB) describe la variación observada en la concentración o actividad de diferentes constituyentes en una persona, lo que refleja la regulación por procesos homeostáticos en el cuerpo. En un entorno de estado estable, la concentración de la mayoría de los mensurandos se caracteriza por una variación aleatoria alrededor de un punto de ajuste homeostático, mientras que la concentración de algunos mensurandos también está influenciada por diferentes fases de la vida o una variación cíclica predecible. 

La variación intrasujeto BV (CV I ) denota la variación de la concentración/actividad de un mensurando alrededor de un punto de ajuste homeostático dentro de un solo individuo en estado estable, mientras que la BV entre sujetos (CV G ) denota la variación entre los puntos de ajuste homeostáticos de diferentes individuos.

Los datos de BV tienen muchas aplicaciones diferentes en el laboratorio de medicina. Un uso importante de los datos de BV es para establecer especificaciones de rendimiento analítico (APS) para imprecisión, sesgo, error total e incertidumbre de medición. Estas y otras características se pueden establecer en estimaciones de BV dentro y entre sujetos, utilizando diferentes fórmulas. 

La utilidad de los intervalos de referencia convencionales basados ​​en la población se puede evaluar mediante el índice de individualidad (II), que generalmente se calcula como la relación entre CV I y CV G. Las estimaciones de CV I y la imprecisión analítica también se pueden utilizar para calcular valores de cambio de referencia (RCV) para evaluar la probabilidad de que una diferencia entre dos resultados consecutivos en un individuo pueda explicarse por la variación biológica analítica y dentro del sujeto. Además, recientemente se ha publicado un modelo para calcular intervalos de referencia personalizados (prRI) basado en datos de BV. Este utiliza resultados de pruebas anteriores de un sujeto en una condición de estado estable y estimaciones del BV del individuo, derivadas ya sea para la población relevante o para el individuo.

En las últimas décadas, se han encontrado disponibles diferentes fuentes de datos sobre la vaginosis bacteriana. Sin embargo, en el 1st European Federation of Clinical Chemistry and Laboratory Medicine (EFLM) Strategic Conference in 2014, se reconoció que gran parte de los datos sobre la vaginosis bacteriana disponibles se veían comprometidos debido a la incertidumbre en torno a las estimaciones u otros factores que afectaban a su idoneidad para el propósito. Por lo tanto, esto limitaba la utilidad de estos datos para las diferentes aplicaciones de la vaginosis bacteriana. Además, se destacó la necesidad de una evaluación crítica de los datos sobre la vaginosis bacteriana existentes, así como de nuevos estudios para generar datos de alta calidad. Como resultado de la Strategic Conference, diferentest EFLM Working Groups and Task Groups, pusieron en marcha iniciativas para mejorar la disponibilidad de datos sobre la vaginosis bacteriana de calidad evaluada y sus aplicaciones. 

En esta revisión, se presentará una actualización de los logros y desarrollos impulsados ​​por el EFLM Working Group for Biological Variation (WG-BV),el EFLM Task Group for the Biological Variation Database (TG-BVD) y otros actores clave en el campo de la BV en los últimos 10 años, con sugerencias para desarrollos futuros, centrándose en lo siguiente:

Nuevos modelos matemáticos para calcular estimaciones de BV.

  • Datos de VB de alta calidad del European Biological Variation Study (EuBIVAS) de gran potencia.
  • Lista de verificación de evaluación crítica de datos de variación biológica (BIVAC), un estándar para evaluar publicaciones de BV.
  • La base de datos de variación biológica del EFLM.
  • Normas para la presentación de datos de BV y terminología de BV.
  • Nuevas aplicaciones de los datos BV. 

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