Risk factors for new-onset diabetes after transplantation in kidney transplant recipients: own data and meta-analysis

封面

如何引用文章

全文:

详细

Aim. To compare risk factors for new-onset diabetes after transplantation (NODAT) among renal transplant recipients (RTRs) from 1989 to 2018 in the City Clinical Hospital №52, with a systematic analysis of published studies on this topic.

Materials and methods. In a 30-year (1989–2018) retrospective study, we found statistically significant differences in age, gender, polycystic kidney disease, cadaveric kidney, cyclosporine, i-mTOR, and steroids between two groups of recipients with and without NODAT. Patients with NODAT were older, more male, more likely to have polycystic kidney disease and deceased donor kidneys, and more likely to be treated with cyclosporine, i-mTOR, and steroids (p<0.05). We conducted a meta-analysis to evaluate the impact of these indicators on the development of NODAT. MEDLINE, Scopus, and the Cochrane Central Register of Controlled Trials were searched for eligible case-control studies of risk factors for NODAT in RTRs published between 1990 and 2019. Meta-analysis of proportions was performed using the Freeman–Tukey transformation to calculate weighted summary proportions from a fixed and random effects model.

Results. A total of 13 case-control studies were included in the meta-analysis. Of the total 849 studies found, 13 were included in the systematic review and meta-analysis, including ours, with a total of n=6797 RTRs, of which n=1305 patients with NODAT and n=5492 without NODAT. A wide range of data was recorded for the analysis of the incidence of NODAT (6.5–50.7%), with an average of 17.9% (fixed model) or 24.3% (random model). The proportion of NODAT recorded in the Russian registry of the City Clinical Hospital №52 was lower (11.5%), however, the data in the analyzed studies were highly heterogeneous: I2=98.14%, 95% CI: from 97.61 to 98.55, p<0.0001, Begg's test (p=0.05) and Egger's test (p=0.01) do not exclude the presence of publication bias in this case. Data on NODAT risk factors were less heterogeneous. This meta-analysis showed that age, polycystic kidney disease, i-mTOR and steroid therapy were associated with NODAT, whereas gender, calcineurin inhibitor use, and cadaveric kidney were not. There was no evidence of selection bias in any of the cases.

Conclusion. Risk factors for NODAT in kidney transplant recipients include older age, polycystic kidney disease, i-mTOR and steroid therapy, which initiate a state of insulin resistance. To reduce the risk of NODAT, the possibility of modifying immunosuppression regimens and the use of drugs that reduce insulin resistance and have a nephroprotective effect in RTRs should be considered. Therefore, randomized studies are needed to evaluate SGLT2 inhibitor in RTRs.

全文:

Список сокращений

АДПБП – аутосомно-доминантная поликистозная болезнь почек

ДИ – доверительный интервал

и-mTOR – ингибиторы mTOR

ОШ – отношение шансов

ПТСД – посттрансплантационный сахарный диабет

РПТ – реципиенты почечного трансплантата

Введение

Впервые возникший сахарный диабет после трансплантации (ПТСД) встречается у 2–50% всех реципиентов трансплантатов паренхиматозных органов [1]. ПТСД значительно увеличивает риск смерти от всех причин, сердечно-сосудистых заболеваний, инфекционных осложнений и связан с высоким риском потери трансплантата [2], ставя под угрозу качество жизни и прогноз реципиентов почечного трансплантата (РПТ). Многие факторы риска развития ПТСД совпадают с общепопуляционными [3], но есть и специфические для РПТ [4, 5].

В Москве данные о распространенности ПТСД и его факторах риска у РПТ ограничены результатами исследований в отдельных клинических и научных центрах и не всегда репрезентативны.

Цель нашей работы – изучить факторы риска и распространенность ПТСД среди РПТ в позднем периоде после трансплантации почки, состоящих на учете в ГБУЗ «ГКБ №52», и сравнить их с международными данными.

Материалы и методы

В 30-летнем (1989–2018 гг.) ретроспективном исследовании нами получены статистически значимые различия по возрасту, полу, поликистозной болезни почек, трупной почке, циклоспорину, ингибитору mTOR (и-mTOR) и стероидам между двумя группами реципиентов: с ПТСД и без ПТСД. Пациенты, страдающие ПТСД, оказались старше, среди них отмечено больше мужчин, чаще встречалась поликистозная болезнь почек и почки, пересаженные от мертвых доноров, чаще проводилась терапия циклоспорином, и-mTOR и стероидам (p<0,05); табл. 1.

 

Таблица 1. Различия по факторам риска в группах с ПТСД и без ПТСД

Table 1. Differences in risk factors between groups with and without new-onset diabetes after transplantation (NODAT)

Показатель, абс. (%)

ПТСД+

ПТСД-

p

Возраст, полных лет

58 (53–65); n=218

48 (38–58); n=1678

<0,001*

Пол

Женщины

89 (40,8)

747 (44,5)

0,001*

Мужчины

129 (59,2)

931 (55,5)

Поликистозная болезнь почек

Отсутствие

181 (83,0)

1523 (90,8)

<0,001*

Наличие

37 (17,0)

155 (9,2)

Живой донор

2 (0,9)

151 (9,0)

<0,001*

Трупная почка

216 (99,1)

1526 (91,0)

Такролимус

Нет

89 (41,0)

611 (39,0)

0,061

Да

128 (59,0)

956 (61,0)

Циклоспорин

Нет

126 (58,1)

968 (61,8)

0,043*

Да

91 (41,9)

599 (38,2)

и-mTOR

Нет

192 (88,1)

1594 (95,0)

<0,001*

Да

26 (11,9)

84 (5,0)

Стероиды

Нет

2 (0,9)

122 (7,3)

<0,001*

Да

216 (99,1)

1556 (92,7)

Примечание. ПТСД+ – пациенты с ПТСД; ПТСД- – пациенты без ПТСД; *различия показателей статистически значимы (p<0,05).

 

Мы провели метаанализ, чтобы оценить влияние этих показателей на развитие ПТСД.

Источники данных и поиск

Этот систематический обзор проведен в соответствии с предпочтительными элементами отчетности для систематических обзоров и метаанализа (PRISMA) [6]. В электронных базах данных MEDLINE, Scopus и Кокрановского центрального регистра контролируемых исследований проведен поиск подходящих исследований, опубликованных до 2019 г., в которых оценивались факторы риска и распространенность ПТСД среди РПТ. Списки литературы в квалифицированных статьях также проверены, и исследования добавлены вручную, если это сочтено целесообразным. Стратегия поиска включала следующие термины: метаанализ, посттрансплантационный сахарный диабет, трансплантация почки, факторы риска посттрансплантационного сахарного диабета.

Выбор исследования

В метаанализ включались исследования, организованные по принципу «случай-контроль» у РПТ в возрасте старше 18 лет с ПТСД, диагностированным в соответствии с критериями Всемирной организации здравоохранения или Американской диабетической ассоциации: глюкоза плазмы крови натощак ≥7,0 ммоль/л (≥126 мг/дл); глюкоза плазмы крови при случайном определении в любое время суток вне зависимости от приема пищи ≥11,1 ммоль/л (≥200 мг/дл) либо ≥11,1 ммоль/л (≥200 мг/дл) через 2 ч после перорального глюкозотолерантного теста; уровень гликированного гемоглобина ≥6,5% [7]. Критерии исключения: отсутствие ПТСД или его факторов риска; неполные или неконвертируемые данные или отсутствие контрольной группы; недоступный полный текст; повторные публикации.

Извлечение данных и оценка качества

Из каждого исследования извлечена следующая информация: имена авторов, название журнала, страна, место, продолжительность наблюдения, общее число включенных РПТ, их характеристики, лабораторные и клинические данные отдельно для групп с ПТСД и без ПТСД. Два автора (Н. и М.) независимо друг от друга оценили риск систематической ошибки включенных исследований с использованием шкалы NOS (Newcastle-Ottawa Scale – формы оценки качества Ньюкасл-Оттава для когортных исследований) [8] и руководства Caucus Blue [9]. Разногласия разрешены путем консенсуса с третьим рецензентом (З.).

Синтез и cтатистический анализ данных

Для каждого показателя рассчитывались средняя разница – СР (в случае непрерывных переменных), отношение шансов – ОШ (в случае категориальных переменных), точечные оценки и 95% доверительные интервалы (ДИ). Метаанализ пропорций проводился по методу Мантеля–Хензеля с использованием преобразования Фримана–Туки для вычисления взвешенной суммарной доли по модели фиксированных и случайных эффектов. Если в первоначальных исследованиях наблюдалась значительная неоднородность, использовалась модель случайных эффектов. В противном случае использовалась модель с фиксированными эффектами. Гетерогенность модели оценивали с использованием p-значения Q-теста Кокрана [10] и индекса I2. Индекс I2 выше 75% указывает на неоднородность от средней до высокой [11]. Для проверки систематической ошибки публикации мы применяли метод линейной регрессии Эггера и метод ранговой корреляции Бегга с использованием тау Кендалла в качестве меры ассоциации [12]. Потенциальная систематическая ошибка публикации представлена в виде воронкообразного графика.

Этическое одобрение

Этическое одобрение не требовалось, поскольку наше исследование являлось неинтервенционным метаанализом.

Результаты

Характеристики включенных исследований

На рис. 1 показана блок-схема выбора исследования. В общей сложности 849 исследований получено с использованием наших критериев поиска. После исключения дублирующихся ссылок и нерелевантных исследований 118 статей прошло полнотекстовый обзор, и 12 из них включено в окончательный метаанализ [13–24], в котором изучали распространенность и факторы риска, связанные с ПТСД после трансплантации почки. Подробная информация о каждом исследовании представлена в табл. 2. Всего в метаанализ вошло n=6797 РПТ, из них n=1305 пациентов с ПТСД и n=5492 – без ПТСД. Объединенные основные результаты метаанализа приведены в табл. 3.

 

Рис. 1. Блок-схема выбора исследования.

Fig. 1. Study selection flowchart.

 

Таблица 2. Сводные характеристики включенных исследований

Table 2. Summary of characteristics of the included studies

Автор исследования

Журнал

Страна

Период исследования

Число пациентов с ПТСД

Число РПТ

Факторы риска ПТСД

М.С. Новикова, Л.О. Минушкина

Россия

1989–2018

218

1896

Пол, возраст, стероиды, такролимус, ЦсА, и-mTOR, поликистозная болезнь почек, трупная почка

M. Jahromi

Diabetes Metab Syndr Obes

Кувейт

2000–2015

154

309

Пол, возраст, стероиды, такролимус, ЦсА, трупная почка

H. Yu

BMC Nephrology

Южная Корея

2009–2012

85

418

Пол, возраст, стероиды, такролимус, ЦсА, поликистозная болезнь почек

J. Yang

Transplantation

Испания

2010–2011

103

303

Пол, возраст, такролимус, трупная почка

A. Sinangil

Nefrologia

Турция

2005–2014

70

420

Пол, возраст, такролимус, и-mTOR, трупная почка

J. Augusto

Transplantation

Франция

2005–2010

28

154

Пол, возраст, стероиды, такролимус, ЦсА, поликистозная болезнь почек

Y. Chen

Transplantation

Испания

2007–2012

162

319

Пол, возраст, стероиды, такролимус, ЦсА, и-mTOR, трупная почка, поликистозная болезнь почек

L. Ghisdal

J Am Soc Nephrol

Франция

2009

118

1067

Пол, возраст, стероиды, такролимус, ЦсА, и-mTOR, поликистозная болезнь почек

R. Hamer

Transplantation

Великобритания

1990–2004

28

429

Пол, возраст, такролимус, поликистозная болезнь почек

S. Laecke

Am J Transplant

Бельгия

2002–2008

75

254

Пол, возраст, такролимус, ЦсА, трупная почка

С. Lima

Arch Endocrinol Metab

Бразилия

2015

81

258

Пол, трупная почка, поликистозная болезнь почек

М. Roland

Am J Transplant

Франция

1985–2006

110

828

Пол, возраст, стероиды, такролимус, ЦсА, и-mTOR, поликистозная болезнь почек, трупная почка

P. Choudhury

J Endocrinol Metab

Индия

2018

43

133

Пол, возраст

Примечание. ЦсА – циклоспорин А.

 

Таблица 3. Объединенные основные результаты метаанализа

Table 3. Pooled main results of the meta-analysis

Факторы

Количество исследований, n

Число пациентов, n

Количество ПТСД, n

Гетерогенный тест

Эффективная модель

ОШ/СР 95% ДИ

p

I², %

p

Распространенность ПТСД

13

6797

1305

98,14

0,0001

Случайная

24,362 (17,045–32,517)

Возраст

11

5463

1106

85,9

0,0001

Случайная

0,589 (0,391–0,788)

0,001

Мужской пол

13

3284/5492

796/1304

31,61

0,1302

Случайная

0,0118 (-0,0268–0,0504)

0,549

Поликистозная болезнь почек

7

523/4371

122/749

44,49

0,0944

Случайная

0,0545 (0,0152–0,0938)

0,007

Живой донор

8

864/3584

325/1002

97,28

0,0001

Случайная

-0,0622 (-0,135–0,0103)

0,093

Трупная почка

8

2720/3584

677/1002

97,28

0,0001

Случайная

0,0622 (-0,0103–0,135)

0,093

Такролимус

11

2365/5225

565/1181

48,96

0,0334

Случайная

0,0222 (-0,0214–0,0657)

0,319

Циклоспорин А

8

2083/4304

441/950

80,06

0,0001

Случайная

-0,0223 (-0,106–0,0613)

0,601

и-mTOR

4

163/3704

51/516

0

0,7756

Случайная

0,0508 (0,0250–0,0765)

0,001

Стероиды

6

2977/3167

743/757

80,09

0,0001

Случайная

0,0284 (0,000984–0,0559)

0,042

 

Метаанализ ПТСД

Большой разброс данных зафиксирован по распространенности ПТСД (6,5–50,7%); рис. 2. Совокупная расчетная доля ПТСД у РПТ составила 17,9% (95% ДИ 17,0–18,9%) в фиксированной модели и 24,3% (95% ДИ 17,0–32,5) – в случайной модели (см. табл. 2). Доля ПТСД у пациентов, наблюдающихся в Московском нефрологическом центре ГБУЗ «ГКБ №52», оказалась ниже 11,49% (95% ДИ 10,09–13,0); см. рис. 2. Данные метаанализа являлись значительно гетерогенными (I2=98,14%, 95% ДИ 97,61–98,55; p<0,001), тест Эггера (p=0,01) и тест Бегга (p=0,05) не исключают наличие систематической ошибки отбора данных в этом случае (рис. 3).

 

Рис. 2. График пропорции ПТСД среди пациентов с трансплантированной почкой.

Fig. 2. Plot of NODAT proportion among kidney transplant recepients.

 

Рис. 3. График воронки распространенности ПТСД не исключает системной ошибки публикации.

Fig. 3. Plot of NODAT prevalence funnel does not exclude a publication bias.

 

Возраст

Вместе с нашим включено 11 исследований [13–18, 20, 21, 23, 24], из них 1106 пациентов c ПТСД и 5463 – без ПТСД. Результаты показали, что возраст является фактором риска ПТСД после трансплантации почки (СР 0,589, 95% ДИ 0,391–0,788; p=0,001); см. табл. 3, рис. 4. Анализируемые данные оказались гетерогенными (I²=85,9%; p<0,00001), но тест Эггера (p=0,26) и Бегга (p=0,93) и не выявил системной ошибки публикации (рис. 5).

 

Рис. 4. Графики (модель случайных эффектов) метаанализа связи между возрастом и риском возникновения ПТСД.

Fig. 4. Plots (random effects model) for the meta-analysis of the relationship between age and risk of NODAT.

 

Рис. 5. График воронки возраста не выявил системной ошибки публикации.

Fig. 5. Plot of age funnel showed no publication bias.

 

Мужской пол

В 12 [13–24] вместе с собственным анализируемых исследованиях общее число реципиентов составило n=6797, с ПТСД – n=1304, среди них мужчин – n=3284 и n=796 соответственно. Объединенные результаты показали, что пол не является фактором риска ПТСД (ОШ 0,0118, 95% ДИ -0,0268–0,0504; p=0,549); см. табл. 3, рис. 6. Данные метаанализа являлись слабо гетерогенными (I²=31,61%; p=0,13), и системной ошибки публикации не выявлено, тест Эггера (p=0,88) и Бегга (p=0,71); рис. 7.

 

Рис. 6. Графики (модель случайных эффектов) метаанализа связи между мужским полом и риском возникновения ПТСД.

Fig. 6. Plots (random effects model) for the meta-analysis of the relationship between the male sex and the risk of NODAT.

 

Рис. 7. График воронки пола не выявил системной ошибки публикации.

Fig 7. Plot of sex funnel showed no publication bias.

 

Аутосомно-доминантная поликистозная болезнь почек

В 6 [14, 17–20, 23] вместе с собственным анализируемых исследованиях общее число реципиентов составило n=4371, с ПТСД – n=749, среди них с аутосомно-доминантной поликистозной болезнью почек (АДПБП) – n=523 и n=122 соответственно. Объединенные результаты показали, что поликистозная болезнь почек является фактором риска ПТСД (ОШ 0,0545, 95% ДИ 0,015–0,09; p=0,007); табл. 3, рис. 8. Данные метаанализа являлись слабо гетерогенными (I²=44,49%; p=0,094), и системной ошибки публикации не выявлено, тест Эггера (p=0,40) и Бегга (p=0,45); рис. 9.

 

Рис. 8. Графики (модель случайных эффектов) метаанализа связи между поликистозной болезнью почек и риском возникновения ПТСД.

Fig. 8. Plots (random effects model) for the meta-analysis of the relationship between polycystic kidney disease and the risk of NODAT.

 

Рис. 9. График воронки поликистозной болезни почек не выявил системной ошибки публикации.

Fig. 9. Plot of polycystic kidney disease funnel showed no publication bias.

 

Почка от умершего донора

В 7 [13, 15, 16, 18, 21–23] вместе с собственным анализируемых исследованиях общее число реципиентов составило n=3584, с ПТСД – n=1002, среди них с пересаженной почкой от умершего донора – n=2720 и n=677 пациентов соответственно. Объединенные результаты показали, что трупная почка не является фактором риска ПТСД (ОШ 0,0622, 95% ДИ -0,0103–0,135; p=0,093); см. табл. 3, рис. 10. Данные метаанализа являлись значительно гетерогенными (I²=97,28%; p<0,0001), но системной ошибки публикации не выявлено, тест Эггера (p=0,19) и Бегга (p=0,80); рис. 11.

 

Рис. 10. Графики (модель случайных эффектов) метаанализа связи между почкой от мертвого донора и риском возникновения ПТСД.

Fig. 10. Plots (random effects model) for the meta-analysis of the relationship between the kidney from a dead donor and the risk of NODAT.

 

Рис. 11. График воронки почки от мертвого донора не выявил системной ошибки публикации.

Fig. 11. Plot of kidney from a dead donor funnel showed no publication bias.

 

Такролимус

В 10 [13–21, 23] вместе с собственным анализируемых исследованиях общее число реципиентов составило n=5225, с ПТСД – n=1181, из них такролимус получали n=2365 и n=565 пациентов соответственно. Объединенные результаты показали, что такролимус не является фактором риска ПТСД (ОШ 0,0222, 95% ДИ -0,0214–0,0657); p=0,31; см. табл. 3, рис. 12. Данные метаанализа являлись слабо гетерогенными (I²=48,96%, p=0,033), и системной ошибки публикации не выявлено, тест Эггера (p=0,7613) и Бегга (p=0,48); рис. 13.

 

Рис. 12. Графики (модель случайных эффектов) метаанализа связи между такролимусом и риском возникновения ПТСД.

Fig. 12. Plots (random effects model) for the meta-analysis of the relationship between tacrolimus and the risk of NODAT.

 

Рис. 13. График воронки такролимуса не выявил системной ошибки публикации.

Fig. 13. Plot of tacrolimus funnel showed no publication bias.

 

Циклоспорин

В 7 [13, 14, 17–19, 21, 23] вместе с собственным анализируемых исследованиях общее число реципиентов составило n=4304, с ПТСД – n=950, из них циклоспорин получали n=2083 и n=441 пациент соответственно. Объединенные результаты показали, что циклоспорин не является фактором риска ПТСД (ОШ -0,0223, 95% ДИ -0,106–0,0613; p=0,60); см. табл. 3, рис. 14. Данные метаанализа являлись гетерогенными (I²=80,06%; p=0,0001), но системной ошибки публикации не выявлено, тест Эггера (p=0,95) и Бегга (p=0,45); рис. 15.

 

Рис. 14. Графики (модель случайных эффектов) метаанализа связи между циклоспорином и риском возникновения ПТСД.

Fig. 14. Plots (random effects model) for the meta-analysis of the relationship between cyclosporine and the risk of NODAT.

 

Рис. 15. График воронки циклоспорина не выявил системной ошибки публикации.

Fig. 15. Plot of cyclosporine funnel showed no publication bias.

 

Ингибиторы mTOR

В 3 [16, 19, 23] вместе с собственным анализируемых исследованиях общее число реципиентов составило n=3704, с ПТСД – n=516, из них сиролимус получали n=163 и n=51 пациент соответственно. Объединенные результаты показали, что сиролимус является фактором риска ПТСД (ОШ 0,0508, 95% ДИ 0,025–0,0765; p=0,001); см. табл. 3, рис. 16. Данные метаанализа не являлись гетерогенными (I²=0,0%; p=0,77), и системной ошибки публикации не выявлено, тест Эггера (p=0,62) и Бегга (p=0,49); рис. 17.

 

Рис. 16. Графики (модель случайных эффектов) метаанализа связи между и-mTOR (сиролимусом) и риском возникновения ПТСД.

Fig. 16. Plots (random effects model) for the meta-analysis of the relationship between an mTOR inhibitor (sirolimus) and the risk of NODAT.

 

Рис. 17. График воронки сиролимуса не выявил системной ошибки публикации.

Fig. 17. Plot of sirolimus funnel showed no publication bias.

 

Стероиды

В 5 [13, 14, 17, 18, 23] вместе с собственным анализируемых исследованиях общее число реципиентов составило n=3167, с ПТСД – n=757, из них стероиды получали n=2977 и n=743 пациента соответственно. Объединенные результаты показали, что стероиды являются фактором риска ПТСД (ОШ 0,0284, 95% ДИ 0,000984–0,0559; p=0,04); см. табл. 3, рис. 18. Данные метаанализа являлись гетерогенными (I²=80,09%; p=0,001), но системной ошибки публикации не выявлено, тест Эггера (p=0,47) и Бегга (p=0,85); рис. 19.

 

Рис. 18. Графики (модель случайных эффектов) метаанализа связи между стероидами и риском возникновения ПТСД.

Fig. 18. Plots (random effects model) for the meta-analysis of the relationship between steroids and the risk of NODAT.

 

Рис. 19. График воронки стероидов не выявил системной ошибки публикации.

Fig. 19. Plot of steroid funnel showed no publication bias.

 

Обсуждение

Распространенность ПТСД в разных странах крайне неоднородна и по данным нашего метаанализа может колебаться от минимальной (6,5%) в Великобритании [20] до максимальной (50%) в Испании [18], средний уровень ПТСД составил 24,3% (см. табл. 3, рис. 2). B. Kasiske и соавт. сообщили о распространенности ПТСД 26% при 3-летнем наблюдении в США [25]. Доля ПТСД среди пациентов, состоящих на учете в ГБУЗ «ГКБ №52», составила 11,5% (218/1896). По нашим данным, в Москве ПТСД диагностировали у каждого 7-го пациента, прожившего более 1 года после трансплантации почки [26], по данным этого метаанализа, – у каждого 8-го, что почти в 4 раза превышает общепопуляционную частоту сахарного диабета 2-го типа в Российской Федерации [27] и подчеркивает актуальность проблемы ПТСД.

Возраст является самым главным немодифицируемым фактором риска ПТСД [25]. В нашем метаанализе (см. табл. 2, рис. 4) наименьший риск ПТСД выявлен у молодых РПТ из Индии, средний возраст которых составил 37,4 года [24]. Наибольший риск ПТСД отмечен у пациентов из Кувейта, средний возраст которых составил 52,9 года (см. рис. 4) [13]. В этом исследовании между когортами существовала значительная разница в возрасте. Самый низкий уровень ПТСД наблюдался у молодых пациентов, максимальный – в возрастной группе 40–60 лет. В среднем пациенты с ПТСД оказались на 10 лет старше, чем без ПТСД [13], что может быть связано с прогрессирующим снижением функции островковых β-клеток и нарастанием инсулинорезистентности при старении [28]. При этом гендерные различия не имеют значения (см. табл. 3, рис. 6).

АДПБП повышает резистентность к инсулину и связана с гиперинсулинемией [29]. По данным нашего метаанализа, АДПБП увеличивает риск ПТСД в 0,05 раза (см. табл. 3, рис. 8). При этом максимальный риск ПТСД выявлен у пациентов из Великобритании [20]. В этом ретроспективном исследовании 429 РПТ, не страдающих диабетом, ПТСД развился у 13,4% пациентов с АДПБП по сравнению с 5,2% пациентами без нее (p=0,01). В многомерном анализе после поправки на возраст, массу тела, пол, этническую принадлежность и прием такролимуса поликистозная болезнь почек оставалась сильным фактором риска развития ПТСД (OШ 2,41; p=0,035) [20].

Высокая распространенность ПТСД выявлена у реципиентов трансплантатов умерших доноров (ОШ 3,3, 95% ДИ 1,46–7,52; p=0,004) по сравнению с трансплантатами живых доноров [30]. Аллотрансплантаты умерших доноров экспрессируют более высокие уровни провоспалительных цитокинов, чем аллотрансплантаты живых доноров, и, возможно, такое провоспалительное состояние предрасполагает к развитию инсулинорезистентности и ПТСД [31]. Однако наши результаты не подтверждают это (см. табл. 3, рис. 10).

В контексте трансплантации резистентность к инсулину еще больше усиливается при использовании стероидов, а сама секреция инсулина может снижаться ингибиторами кальциневрина, что увеличивает вероятность развития манифестного диабета [31]. В нашем метаанализе применение такролимуса и циклоспорина не являлось фактором риска ПТСД (см. табл. 3, рис. 12, 14). Возможно, это связано с низкой дозой такролимуса в исследованиях, включенных в этот метаанализ [32]. На графике связи между такролимусом и риском возникновения ПТСД большинство анализируемых результатов вместе с фиксированными и случайными эффектами находятся на половине ПТСД (см. рис. 12) в отличие от циклоспорина (рис. 14), что отражает более выраженный диабетогенный эффект такролимуса. Предвзятость публикации в обоих случаях исключена (рис. 13, 15). Настоящие данные метаанализа подтверждают опубликованные нами ранее результаты исследования, в котором мы показали, что применение такролимуса только в сочетании с и-mTOR является значимым фактором риска ПТСД. Шанс развития ПТСД у пациентов, получающих и-mTOR в комбинации с такролимусом, составил 3,2 (95% ДИ 1,47–6,78; p=0,032) по сравнению с 1,95 (95% ДИ 0,88–4,35; p=0,044) для пациентов, получающих и-mTOR вместе с циклоспорином [33].

По данным крупного ретроспективного исследования, лечение сиролимусом является независимым и важным фактором риска ПТСД, влияние которого на инсулинорезистентность сопоставимо с ожирением и пожилым возрастом [34]. Данные нашего метаанализа убедительно показывают, что и-mTOR (сиролимус) являются фактором риска ПТСД (см. табл. 3, рис. 16).

Терапия стероидами после пересадки может снижать функцию почечного трансплантата и почечный клиренс инсулина, одновременно приводит к периферической инсулинорезистентности и нарушению метаболизма глюкозы [31]. Мы также показали, что стероиды являются фактором риска ПТСД (см. табл. 3, рис. 18). Системная ошибка публикации была исключена (рис. 19).

Канадские исследователи считают, что развитию ПТСД предшествует инсулинорезистентность, а не дисфункция β-клеток [35]. По нашим данным, ПТСД развивается на фоне как периферической инсулинорезистентности, так и сниженной функциональной активности β-клеток. Значительное (почти в 2 раза) снижение показателя индекса HOMA-β и достоверное повышение индекса IR-HOMA у пациентов с ПТСД по сравнению с РПТ без ПТСД подтверждает это [36]. Непосредственный вклад в эти изменения, как показали результаты нашего метаанализа, вносит проводимая после трансплантации иммуносупрессивная терапия и-mTOR и стероидами (см. табл. 2, рис. 16, рис. 18). В связи с этим особый интерес связан с перспективой применения у РПТ препаратов, снижающих инсулинорезистентность и оказывающих нефропротективный эффект [37]. Предварительные положительные результаты исследований, посвященных применению ингибиторов натрий-глюкозного котранспортера 2-го типа у РПТ с ПТСД, уже есть и у нас [38], и за рубежом [39]. Требуется их дальнейшее продолжение и внедрение в широкую клиническую практику.

Раскрытие интересов. Авторы декларируют отсутствие явных и потенциальных конфликтов интересов, связанных с публикацией настоящей статьи.

Disclosure of interest. The authors declare that they have no competing interests.

Вклад авторов. Авторы декларируют соответствие своего авторства международным критериям ICMJE. Все авторы в равной степени участвовали в подготовке публикации: разработка концепции статьи, получение и анализ фактических данных, написание и редактирование текста статьи, проверка и утверждение текста статьи.

Authors’ contribution. The authors declare the compliance of their authorship according to the international ICMJE criteria. All authors made a substantial contribution to the conception of the work, acquisition, analysis, interpretation of data for the work, drafting and revising the work, final approval of the version to be published and agree to be accountable for all aspects of the work.

Источник финансирования. Авторы декларируют отсутствие внешнего финансирования для проведения исследования и публикации статьи.

Funding source. The authors declare that there is no external funding for the exploration and analysis work.

×

作者简介

Maria Novikova

Central State Medical Academy of the President of the Russian Federation; Endocrinology Dispensary

编辑信件的主要联系方式.
Email: citrus7474@mail.ru
ORCID iD: 0000-0003-1320-0565

канд. мед. наук, доц. каф. терапии, кардиологии и функциональной диагностики с курсом нефрологии, врач-нефролог

俄罗斯联邦, Moscow; Moscow

Larisa Minushkina

Central State Medical Academy of the President of the Russian Federation

Email: citrus7474@mail.ru
ORCID iD: 0000-0002-4203-3586

д-р мед. наук, проф. каф. терапии, кардиологии и функциональной диагностики с курсом нефрологии

俄罗斯联邦, Moscow

Oleg Kotenko

3City Clinical Hospital №52; Pirogov Russian National Research Medical University (Pirogov University)

Email: citrus7474@mail.ru
ORCID iD: 0000-0001-8264-7374

канд. мед. наук, рук. Московского городского научно-практического центра нефрологии и патологии трансплантированной почки, доц. каф. общей терапии, гл. внештатный специалист-нефролог Центрального федерального округа и Департамента здравоохранения г. Москвы

俄罗斯联邦, Moscow; Moscow

Dmitry Zateyshchikov

Central State Medical Academy of the President of the Russian Federation; Bauman City Clinical Hospital №29

Email: citrus7474@mail.ru
ORCID iD: 0000-0001-7065-2045

д-р мед. наук, проф., зав. каф. терапии, кардиологии и функциональной диагностики с курсом нефрологии, зав. первичным сосудистым отд-нием

俄罗斯联邦, Moscow; Moscow

Olga Boeva

Central State Medical Academy of the President of the Russian Federation

Email: citrus7474@mail.ru
ORCID iD: 0000-0002-8699-1233

д-р мед. наук, проф. каф. терапии, кардиологии и функциональной диагностики с курсом нефрологии

俄罗斯联邦, Moscow

Sona Allazova

Sechenov First Moscow State Medical University (Sechenov University)

Email: citrus7474@mail.ru
ORCID iD: 0000-0001-9319-8738

аспирант каф. внутренних, профессиональных болезней и ревматологии Института клинической медицины им. Н.В. Склифосовского, Клиники им. Е.М. Тареева

俄罗斯联邦, Moscow

Eugene Shilov

Sechenov First Moscow State Medical University (Sechenov University)

Email: citrus7474@mail.ru
ORCID iD: 0000-0002-2111-191X

д-р мед. наук, проф. каф. внутренних, профессиональных болезней и ревматологии Института клинической медицины им. Н.В. Склифосовского, Клиники им. Е.М. Тареева

俄罗斯联邦, Moscow

Olga Koteshkova

Endocrinology Dispensary

Email: citrus7474@mail.ru
ORCID iD: 0000-0001-8428-4116

канд. мед. наук, врач-эндокринолог

俄罗斯联邦, Moscow

Mikhail Antsiferov

Endocrinology Dispensary

Email: citrus7474@mail.ru
ORCID iD: 0000-0002-9944-2997

д-р мед. наук, проф., президент, главный внештатный специалист–эндокринолог Департамента здравоохранения г. Москвы

俄罗斯联邦, Moscow

参考

  1. Montori VM, Basu A, Erwin PJ, et al. Posttransplantation diabetes: A systematic review of the literature. Diabetes Care. 2002;25:583-92. doi: 10.2337/diacare.25.3.583
  2. Lin H, Yan J, Yuan L, et al. Impact of diabetes mellitus developing after kidney transplantation on patient mortality and graft survival: a meta-analysis of adjusted data. Diabetol Metab Syndr. 2021;13:126. doi: 10.1186/s13098-021-00742-4
  3. Xie L, Tang W, Wang X, et al. Pretransplantation risk factors associated with new-onset diabetes after living-donor kidney transplantation. Transpl Proc. 2016;48:3299-302. doi: 10.1016/j.transproceed.2016.10.026
  4. Huang JW, Famure O, Li Y, et al. Hypomagnesemia and the Risk of New-Onset Diabetes Mellitus after Kidney Transplantation. J Am Soc Nephrol. 2016;27(6):1793-800. doi: 10.1681/ASN.2015040391
  5. Santos AH, Chen C, Casey MJ, et al. New-onset diabetes after kidney transplantation: can the risk be modified by choosing immunosuppression regimen based on pretransplant viral serology? Nephrol Dial Transplant. 2018;33:177-84. doi: 10.1093/ndt/gfx281
  6. Liberati A, Altman DG, Tetzlaff J, et al. The PRISMA Statement for Re-porting Systematic Reviews and Meta-Analyses of Studies That Evaluate Health Care Interven-tions: Explanation and Elaboration. Plos Med. 2009;6(7):e1000100. doi: 10.1371/journal.pmed.1000100
  7. Davidson J, Wilkinson A, Dantal J. New-onset diabetes after transplantation 2003 International Consensus Guidelines. Diabetes Care. 2004;27(3):805-12. doi: 10.2337/diacare.27.3.805
  8. Lo CKL, Mertz D, Loeb M. Newcastle-Ottawa Scale: comparing reviewers’ to authors’ assessments. BMC Med Res Methodol. 2014;42014:45. doi: 10.1186/1471-2288-14-45
  9. Higgins JP, Thompson SG. Quantifying heterogeneity in a meta-analysis. Stat Med. 2002;21(11):1539-58. doi: 10.1002/sim.1186
  10. Pereira TV, Patsopoulos NA, Salanti G, et al. Critical interpretation of Cochran's Q test depends on power and prior assumptions about heterogeneity. Res Synthesis Meth. 2014;2014:45. doi: 10.1002/jrsm.13
  11. Julian PT Higgins. Measuring inconsistency in meta-analyses. BMJ. 2003;327:557. doi: 10.1136/bmj.327.7414.557
  12. Ruzni N, Idris N. A Comparison of Methods to Detect Publication Bias for Meta-analysis of Continuous Data. J Applied Sci. 2012;12(13):1413-7. doi: 10.3923/jas.2012.1413.1417
  13. Jahromi M, Al-Otaibi T, Othman, et al. Immunogenetics of new onset diabetes after transplantation in Kuwait. Diabetes Metab Syndr Obes. 2019;12:731-42. doi: 10.2147/DMSO.S195859
  14. Yu H, Kim H, Baek CH, et al. Risk factors for new-onset diabetes mellitus after living donor kidney transplantation in Korea – a retrospective single center study. BMC Nephrol. 2016;17:106. doi: 10.1186/s12882-016-0321-8
  15. Yang J, Hutchinson II, Shah T, et al. Genetic and clinical risk factors of new-onset diabetes after transplantation in Hispanic kidney transplant recipients. Transplantation. 2011;91(10):1114-9. doi: 10.1097/TP.0b013e31821620f9
  16. Sinangil A, Celik V, Barlas S, et al. The incidence of new onset diabetes after transplantation and related factors: Single center experience. Nefrologia. 2017;37(2):181-8. doi: 10.1016/j.nefro.2016.11.022
  17. Augusto JF, Subra JF, Duveau A, et al. Relation Between Pretransplant Magnesemia and the Risk of New Onset Diabetes After Transplantation Within the First Year of Kidney Transplantation. Transplantation. 2014;97(11):1155-60. doi: 10.1097/01.TP.0000440950.22133.a1
  18. Chen Y, Sampaio MS, Yang JW. Genetic Polymorphisms of the Transcription Factor NFATc4 and Development of New-Onset Diabetes After Transplantation in Hispanic Kidney Transplant Recipients. Transplantation. 2012;93(3):325-30. doi: 10.1097/TP.0b013e31823f7f26
  19. Ghisdal L, Baron C, Le Meur Y, et al. TCF7L2 Polymorphism Associates with New-Onset Diabetes after Transplantation. J Am Soc Nephrol. 2009;20(11):2459-67. doi: 10.1681/ASN.2008121314
  20. Hamer RA, Chow CL, Ong AC, McKane WS. Polycystic Kidney Disease Is a Risk Factor for New-Onset Diabetes After Transplantation. Transplantation. 2007;83(1):36-40. doi: 10.1097/01.tp.0000248759.37146.3d
  21. Laecke SV, Biesen WV, Verbeke F. Posttransplantation hypomagnesemia and its relation with immunosuppression as predictors of new-onset diabetes after transplantation. Am J Transplant. 2009;9(9):2140-9. doi: 10.1111/j.1600-6143.2009.02752.x
  22. Lima C, Grden A, Skare T. Risk factors for new-onset diabetes mellitus after kidney transplantation (NODAT): a Brazilian single center study. Arch Endocrinol Metab. 2018;62(6):597-601. doi: 10.20945/2359-3997000000084
  23. Roland M, Gatault P, Al-Najjar A, Doute C. Early Pulse Pressure and Low-Grade Proteinuria as Independent Long-Term Risk Factors for New-Onset Diabetes Mellitus After Kidney Transplantation. Am J Transplant. 2008;8:1719-28. doi: 10.1111/j.1600-6143.2008.02308.x
  24. Choudhury PS, Mukhopadhyay P, Roychowdhary A. Prevalence and Predictors of «New-onset Diabetes after Transplantation» (NODAT) in Renal Transplant Recipients: An Observational Study. Indian J Endocrinol Metab. 2019;23(3):273-7. doi: 10.4103/ijem.IJEM_178_19
  25. Kasiske BL, Snyder JJ, Gilbertson D, Matas AJ. Diabetes mellitus after kidney transplantation in the United States. Am J Transplant. 2003;3(2):178-85. doi: 10.1034/j.1600-6143.2003.00010.x
  26. Аллазова С.С., Новикова М.С., Бобкова И.Н., и др. Факторы риска развития посттрансплантационного сахарного диабета у реципиентов почки. Клиническая фармакология и терапия. 2019;28(2):44-8 [Allazova SS, Novikova MS, Bobkova IN, et al. Risk factors for development of new-onset diabetes after kidney transplantation. Clin Pharmacol Ther. 2019;28(2):44-8 (in Russian)]. doi: 10.32756/0869-5490-2019-2-44-48
  27. Дедов И.И., Шестакова М.В., Викулова О.К., и др. Сахарный диабет в Российской Федерации: динамика эпидемиологических показателей по данным Федерального регистра сахарного диабета за период 2010 – 2022 гг. Сахарный диабет. 2023;26(2):104-23 [Dedov II, Shestakova MV, Vikulova OK, et al. Diabetes mellitus in the Russian Federation: dynamics of epidemiological indicators according to the Federal Register of Diabetes Mellitus for the period 2010–2022. Diabetes Mellitus. 2023;26(2):104-23 (in Russian)]. doi: 10.14341/DM13035
  28. Аметов А.С. Инсулиносекреция и инсулинорезистентность: две стороны одной медали. Проблемы эндокринологии. 2002;48(3):31-7 [Ametov AS. Insulin secretion and insulin resistance: two sides of one medal. Problems of Endocrinology. 2002;48(3):31-7 (in Russian)]. doi: 10.14341/probl11613
  29. Vareesangthip K, Tong P, Wilkinson R, Thomas TH. Insulin resistance in adult polycystic kidney disease. Kidney Int. 1997;52(2):503-8. doi: 10.1038/ki.1997.360
  30. Diekmann F, Gourishankar S, Jhangri GS. Development of Diabetes Mellitus Following Kidney Transplantation: A Canadian Experience. American Journal of Transplantation. 2004;4(11):1876-82. doi: 10.1111/j.1600-6143.2004.00591.x
  31. Rysz J, Franczyk B, Radek M. Diabetes and Cardiovascular Risk in Renal Transplant Patients. Int J Mol Sci. 2021;22(7):3422. doi: 10.3390/ijms22073422
  32. Boots JM, van Duijnhoven EM, Christiaans MH, et al. Glucose metabolism in renal transplant recipients on tacrolimus: The effect of steroid withdrawal and tacrolimus trough level reduction. J Am Soc Nephrol. 2002;13(1):221-7. doi: 10.1681/ASN.V131221
  33. Аллазова С.С., Новикова М.С., Котенко О.Н., Шилов Е.М. Иммуносупрессивная терапия как фактор риска посттрансплантационного сахарного диабета. Терапевтический архив. 2020;92(12):137-41 [Allazova SS, Novikova MS, Kotenko ON, Shilov EM. Immunosuppressive therapy as a risk factor for new-onset diabetes after transplantation. Terapevticheskii Arkhiv (Ter. Arkh.). 2020;92(12):137-41 (in Russian)]. doi: 10.26442/00403660.2020.12.200454
  34. Gyurus E, Kaposztas Z, Kahan BD. Sirolimus therapy predisposes to new-onset diabetes mellitus after renal transplantation: A long-term analysis of various treatment regimens. Transpl Proc. 2011;43:1583-92. doi: 10.1016/j.transproceed.2011.05.001
  35. Shehab-Eldin W, Shoker A. Predictors of New Onset of Diabetes after Transplantation in Stable Renal Recipients. Nephron Clin Pract. 2008;110(1):1-9. doi: 10.1159/000148207
  36. Аллазова С.С., Новикова М.С., Котенко О.Н., Шилов Е.М. Сравнение факторов риска развития посттрансплантационного сахарного диабета у пациентов с аллотрансплантацией почки. Клиническая нефрология. 2020;1:39-43 [Allazova SS, Novikova MS, Kotenko ON, Shilov EM. Comparison of risk factors for the development of post-transplant diabetes mellitus in patients with kidney allograft. Clinical Nephrology. 2020;1:39-43 (in Russian)]. doi: 10.18565/nephrology.2020.1.00-00
  37. Новикова М.С., Леванковская Е.И., Швецов М.Ю., и др. Возможности терапии хронической болезни почек: коррекция инсулинорезистентности (обзор литературы и собственные данные). Нефрология. 2013;17(4):17-25 [Novikova MS, Levankovskaya EI, Shvetsov MYu, et al. Possibilities of therapy of the chronic kidney disease: correction insulin resistance (review of literature and own data). Nephrology. 2013;17(4):17-25 (in Russian)]. doi: 10.24884/1561-6274-2013-17-4-17-25
  38. Новикова М.С., Аллазова С.С., Молина Л.П., и др. Эффективность и безопасность ИНГЛТ-2 для реципиентов почечного аллотрансплантата с посттрансплантационным сахарным диабетом: открытое одноцентровое проспективное исследование. Клиническая нефрология. 2022;2:33-41 [Novikova MS, Allazova SS, Molina LP, et al. Effectiveness and safety of SGLT-2 inhibitors for renal allograft recipients with post-transplant diabetes mellitus: an open single-center prospective study. Clinical Nephrology. 2022;2:33-41 (in Russian)]. doi: 10.18565/nephrology.2022.2.33-41
  39. Halden TAS, Kvitne KE, Midtvedt K, et al. Efficacy and safety of empagliflozin in renal transplant recipients with posttransplant diabetes mellitus. Diabetes Care. 2019;42:1067-74. doi: 10.2337/dc19-0093

补充文件

附件文件
动作
1. JATS XML
2. Fig. 1. Study selection flowchart.

下载 (171KB)
3. Fig. 2. Plot of NODAT proportion among kidney transplant recepients.

下载 (91KB)
4. Fig. 3. Plot of NODAT prevalence funnel does not exclude a publication bias.

下载 (99KB)
5. Fig. 4. Plots (random effects model) for the meta-analysis of the relationship between age and risk of NODAT.

下载 (85KB)
6. Fig. 5. Plot of age funnel showed no publication bias.

下载 (86KB)
7. Fig. 6. Plots (random effects model) for the meta-analysis of the relationship between the male sex and the risk of NODAT.

下载 (99KB)
8. Fig 7. Plot of sex funnel showed no publication bias.

下载 (80KB)
9. Fig. 8. Plots (random effects model) for the meta-analysis of the relationship between polycystic kidney disease and the risk of NODAT.

下载 (70KB)
10. Fig. 9. Plot of polycystic kidney disease funnel showed no publication bias.

下载 (79KB)
11. Fig. 10. Plots (random effects model) for the meta-analysis of the relationship between the kidney from a dead donor and the risk of NODAT.

下载 (66KB)
12. Fig. 11. Plot of kidney from a dead donor funnel showed no publication bias.

下载 (83KB)
13. Fig. 12. Plots (random effects model) for the meta-analysis of the relationship between tacrolimus and the risk of NODAT.

下载 (84KB)
14. Fig. 13. Plot of tacrolimus funnel showed no publication bias.

下载 (101KB)
15. Fig. 14. Plots (random effects model) for the meta-analysis of the relationship between cyclosporine and the risk of NODAT.

下载 (73KB)
16. Fig. 15. Plot of cyclosporine funnel showed no publication bias.

下载 (100KB)
17. Fig. 16. Plots (random effects model) for the meta-analysis of the relationship between an mTOR inhibitor (sirolimus) and the risk of NODAT.

下载 (58KB)
18. Fig. 17. Plot of sirolimus funnel showed no publication bias.

下载 (73KB)
19. Fig. 18. Plots (random effects model) for the meta-analysis of the relationship between steroids and the risk of NODAT.

下载 (62KB)
20. Fig. 19. Plot of steroid funnel showed no publication bias.

下载 (70KB)

版权所有 © Consilium Medicum, 2025

Creative Commons License
此作品已接受知识共享署名-非商业性使用-相同方式共享 4.0国际许可协议的许可。
 

Address of the Editorial Office:

  • Alabyan Street, 13/1, Moscow, 127055, Russian Federation

Correspondence address:

  • Alabyan Street, 13/1, Moscow, 127055, Russian Federation

Managing Editor:

  • Tel.: +7 (926) 905-41-26
  • E-mail: e.gorbacheva@ter-arkhiv.ru

 

© 2018-2021 "Consilium Medicum" Publishing house