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Die thorakale Strahlentherapie birgt stets das Risiko der Entstehung einer Pneumonitis, deren frühe Diagnose wichtig ist. Mit der Exhalat-Kondensat-Methode gelingt es, die alveoläre Oberfläche wenig invasiv und beliebig oft wiederholbar untersuchen zu können. Methodik, Variabilität der Exhalatparameter bei Gesunden, Unterschiede zwischen diesen und Patienten während einer thorakalen Strahlentherapie sollten untersucht, Zusammenhänge der Exhalatparameter mit Blutserumkonzentrationen von Total-Protein und TGF-beta; geklärt werden und die Eignung der Methode zur Früherkennung einer Strahlenpneumonitis geprüft werden. 14 gesunde Probanden (an drei aufeinander folgenden Messtagen) und 14 Patienten (bei 0 und 50Gy Gesamt-Energiedosis) wurden untersucht. Jeder atmete 15 Minuten lang am Jaeger ECoScreen; Exhalatmenge und Atemvolumen (V’E) wurden bestimmt. Bei den Probanden wurde am ersten Messtag, bei den Patienten beides Mal Blutserum abgenommen. Exhalat- und Serumproben wurden eingefroren und später auf TGF-beta; und Total-Protein untersucht. Die Untersuchungen waren problemlos durchzuführen; die Messung des V’E war allerdings umständlich. Eine Bestimmung der Masse des Exhalat-Kondensats ist genauer als die des Volumens. TGF-beta; konnte in keiner Kondensatprobe nachgewiesen werden, Total-Protein bei allen. Total-Protein und TGF-beta; ließen sich im Serum messen. Vier Patienten erkrankten an einer Pneumonitis, im Mittel 43,5 ±27 Tage nach Erhalt von 50Gy. Bei Gesunden bedeutet ein höheres V’E auch signifikant mehr Exhalat (p = 0,0004***); die Tag-zu-Tag-Variabilität aller Exhalatparameter war beträchtlich. Übungsphasen, weitere Standardisierungen und geeignete „Referenzkollektive“ sind für eine Etablierung der Methode unbedingt notwendig. Patienten höheren Körpergewichts (p = 0,0072**) und mit einem größerem Body-Mass-Index (BMI, p = 0,0095**) produzierten vor Therapie signifikant mehr Exhalat-Kondensat. Es fand sich bei den Älteren am zweiten Messtermin signifikant mehr Protein im Exhalat (p = 0,045*), dies ist als Alters- und / oder Krankheitsfolge zu werten (in beiden Teilkollektiven findet sich kein solcher Zusammenhang). Die Patienten hatten höhere Ausgangswerte aller drei Exhalatparameter als die Probanden. Bei den Gesunden fand sich infolge „Gewöhnung“ an die Messapparatur am zweiten Messtag weniger Exhalat und ein geringeres V’E. Die Patienten hatten vor Beginn der Therapie mehr Protein im Exhalat, was eine bei vielen vorbestehende alveoläre Schrankenstörung vermuten lässt. Die Patienten hatten stets mehr Protein im Exhalat als die Probanden, dieses stieg während der Therapie um das 1,7fache an; trotzdem ließ sich kein signifikanter Zusammenhang mit der Entwicklung einer Strahlenpneumonitis finden. Bei den Gesunden fanden sich bei jeweils höheren Ausgangswerten auch signifikant stärkere Abnahmen der Exhalatmenge (p = 0,025*) und des V’E (p = 0,040*) – es kommt also bei den „Gewöhnungseffekten“ auf die Zeitdauer des Messintervalls an. Mittelwerte aus mehreren Messungen trugen zu einer schärferen Abgrenzung der zwei Kollektive bei; bei jeweils n = 22 Personen pro Kollektiv wären mehr signifikante Unterschiede zu finden gewesen. Die Serumkonzentrationen von Protein und TGF-beta waren von den demographischen Daten unabhängig und hingen niemals voneinander ab. Die TGF-beta-Serumkonzentrationen der an Pneumonitis erkrankten Patienten nahmen im Laufe der Strahlentherapie im Durchschnitt um 32,9% ab, während sie sich bei den übrigen praktisch nicht änderten; wahrscheinlich handelt es sich hier um typische transiente Abfälle von TGF-beta. Bei den Probanden waren Serum- und Exhalatparameter unabhängig voneinander. Bei den Patienten war mehr Protein im Exhalat-Kondensat, wenn bei 0Gy mehr Serum-TGF-beta vorhanden war. Nach 50Gy war umso mehr Protein im Kondensat, je niedriger es im Serum war. Bei Patienten, die im Laufe der Therapie mehr Protein im Exhalat hatten, fand sich auch eine signifikant steigende Proteinkonzentration im Serum (p = 0,027*). Sinkt TGF-beta im Serum während der Therapie ab (eher steigendes Pneumonitis-Risiko in dieser Studie), dann steigt V’E (p = 0,0100*) und sinkt das Protein im Exhalat (p = 0,043*) signifikant. Bei 0Gy war der Protein-Quotient aus Exhalat und Serum bei den Patienten 1,3mal höher und stieg bis 50Gy um das 1,75fache auf das 2,28fache der Probanden-Ausgangswerte an. Ein hohes TGF-beta im Serum bei 0Gy ging mit einem signifikant steigenden V’E (p = 0,0067**) und sinkenden Protein im Exhalat (p = 0,012*) im Laufe der Therapie einher. Steigt Protein im Serum während der Therapie an, fand sich ein eher höheres V’E vor Beginn der Therapie. Waren Exhalatmenge und V’E vor Therapie eher hoch, stieg TGF-beta im Serum bis 50Gy eher an.
Background: Resistance to ESAs (erythropoietin stimulating agents) is highly prevalent in hemodialysis patients with diabetes and associated with an increased mortality. The aim of this study was to identify predictors for ESA resistance and to develop a prediction model for the risk stratification in these patients.
Methods: A post-hoc analysis was conducted of the 4D study, including 1015 patients with type 2 diabetes undergoing hemodialysis. Determinants of ESA resistance were identified by univariate logistic regression analyses. Subsequently, multivariate models were performed with stepwise inclusion of significant predictors from clinical parameters, routine laboratory and specific biomarkers.
Results: In the model restricted to clinical parameters, male sex, shorter dialysis vintage, lower BMI, history of CHF, use of ACE-inhibitors and a higher heart rate were identified as independent predictors of ESA resistance. In regard to routine laboratory markers, lower albumin, lower iron saturation, higher creatinine and higher potassium levels were independently associated with ESA resistance. With respect to specific biomarkers, higher ADMA and CRP levels as well as lower Osteocalcin levels were predictors of ESA resistance.
Conclusions: Easily obtainable clinical parameters and routine laboratory parameters can predict ESA resistance in diabetic hemodialysis patients with good discrimination. Specific biomarkers did not meaningfully further improve the risk prediction of ESA resistance. Routinely assessed data can be used in clinical practice to stratify patients according to the risk of ESA resistance, which may help to assign appropriate treatment strategies.
Background
In patients undergoing maintenance hemodialysis (HD), increased levels of circulating fibroblast growth factor-23 (FGF-23) are independently associated with cardiovascular events and mortality. Interventional strategies aiming to reduce levels of FGF-23 in HD patients are of particular interest. The purpose of the current study was to compare the impact of high-flux versus low-flux HD on circulating FGF-23 levels.
Methods
We conducted a post-hoc analysis of the MINOXIS study, including 127 dialysis patients randomized to low-flux (n = 62) and high-flux (n = 65) HD for 52 weeks. Patients with valid measures for FGF-23 investigated baseline and after 52 weeks were included.
Results
Compared to baseline, a significant increase in FGF-23 levels after one year of low-flux HD was observed (Delta plasma FGF-23: +4026 RU/ml; p < 0.001). In contrast, FGF-23 levels remained stable in the high flux group (Delta plasma FGF-23: +373 RU/ml, p = 0.70). The adjusted difference of the absolute change in FGF-23 levels between the two treatment groups was statistically significant (p < 0.01).
Conclusions
Over a period of 12 months, high-flux HD was associated with stable FGF-23 levels, whereas the low-flux HD group showed an increase of FGF-23. However, the implications of the different FGF 23 time-trends in patients on high flux dialysis, as compared to the control group, remain to be explored in specifically designed clinical trials.