Valoración de la nueva ecuación CKD-EPI para la estimación del filtrado glomerular

Assessment of the new CKD-EPI equation to estimate the glomerular filtration rate

Rosario Montañés Bermúdez¹, J. Bover Sanjuán², A. Oliver Samper¹, J.A. Ballarín Castán², S. Gràcia García¹

Servicios de ¹Laboratorio y ²Nefrología. Fundació Puigvert. Universitat Autònoma de Barcelona FP/UAB.
Red Nacional de Investigación en Nefrología (REDINREN). Instituto de Investigación Carlos III. Madrid (España)

Este trabajo recibe apoyo de la Red Renal de Investigación Española (REDinREN) 16/06. RETICS. Instituto de Investigación Carlos III. Madrid

RESUMEN

Introducción: Recientemente el grupo CKD-EPI (Chronic Kidney Disease Epidemiology Collaboration) ha publicado una nueva ecuación de estimación del filtrado glomerular (FG) desarrollada a partir de una población de 8.254 individuos a los que se midió el FG mediante aclaramiento de iotalamato (media 68 ml/min/1,73 m², DE 40 ml/min/1,73 m²), y que incluye como variables la creatinina sérica, la edad, el sexo y la raza, con distintas versiones en función de la etnia, el sexo y el valor de la creatinina. La ecuación de CKD-EPI mejoró los resultados en cuanto a exactitud y precisión de la ecuación de elección actual MDRD-IDMS (Modification of Diet in Renal Disease-Isotopic Dilution Mass Spectrometry) en especial para valores de FG superior a 60 ml/min/1,73 m² en un grupo de 3.896 individuos.
Material y métodos: el objetivo de nuestro estudio fue comparar los valores de FG estimado utilizando la nueva ecuación de CKD-EPI frente a MDRD-IDMS en una amplia cohorte de 14.427 pacientes (5.234 mujeres y 9.193 hombres) y analizar las repercusiones que el uso de CKD-EPI tendría a la hora de clasificar a la población en distintos estadios de enfermedad renal crónica (ERC) en función de su FG.
Resultados: la media del FG estimado fue 0,6 ml/min/1,73 m² más alto por CKD-EPI que por MDRDIDMS en el grupo total, 1,9 ml/min/1,73 m² más alto en el grupo de mujeres y 0,2 ml/min/1,73 m² más bajo para los hombres. El porcentaje de concordancias en cuanto a asignación de estadio de ERC por ambas ecuaciones osciló entre el 79,4% para el estadio de ERC 3A y el 98,6% para el estadio de ERC 5. Para individuos de edad inferior a 70 años, un 18,9 y un 24% asignados por MDRD-IDMS a estadios de ERC 3B y ERC 3A fueron reclasificados como ERC 3A y ERC 2 por CKD-EPI, respectivamente. Para los mismos estadios en el grupo de mujeres de menos de 70 años, el porcentaje de casos reclasificados por CKD-EPI ascendió hasta el 34,4 y el 33,4%, respectivamente.
Conclusiones: la nueva ecuación de estimación del FG CKD-EPI reclasifica hacia estadios de valor de FG superior un importante número de individuos, en especial mujeres de edad inferior a 70 años, catalogados como ERC 3 por MDRD-IDMS.

Palabras clave: Ecuaciones de estimación del filtrado glomerular, Filtrado glomerular, MDRD-IDMS, CKD-EPI.

ABSTRACT

Key words: Estimation of glomerular filtration rate equations, Glomerular filtration rate, MDRD, MDRD-IDMS, CKD-EPI.

Introducción

Distintos estudios epidemiológicos han puesto de manifiesto que la enfermedad renal crónica (ERC) es un importante problema de salud pública^1-6. Su presencia se ha relacionado con un riesgo elevado de insuficiencia renal crónica terminal, enfermedad cardiovascular y muerte⁷.

Datos procedentes del estudio EPIRCE muestran que la prevalencia de ERC valorada a partir de la presencia de un filtrado glomerular (FG) inferior a 60 ml/min/1,73 m² (estadios 3-5 no en diálisis) es del 6,5% en la población española de más de 18 años^8-10.

El mejor índice para valorar la función renal es la medida del FG. Dado que las medidas directas del aclaramiento de inulina o la medición por métodos isotópicos son engorrosas, caras y sin aplicabilidad en la clínica diaria, se han hecho populares las estimaciones del FG a partir de ecuaciones que tienen en cuenta la creatinina sérica y distintas variables como la edad, sexo, raza y área corporal^11-13. Estas ecuaciones mejoran la mala relación existente entre creatinina y el FG. En la actualidad la mayoría de Sociedades científicas^14-22, incluyendo la Sociedad Española de Nefrología (S.E.N.) y la Sociedad Española de Bioquímica Clínica y Patología Molecular (SEQC), a través del Documento de Consenso sobre estimación del Filtrado Glomerular en el que nuestro grupo ha participado activamente¹⁴, aconsejan el uso de la ecuación del estudio MDRD (Modification of Diet in Renal Disease) para la estimación del FG siempre que se solicita la determinación de creatinina sérica, ya sea en su versión clásica (MDRD-4) o en la versión preferible MDRD-IDMS, en función de si el método analítico utilizado en la determinación de creatinina presenta trazabilidad o no frente al método de referencia de espectrometría de masas con dilución isotópica (IDMS)¹⁵. Sin embargo, factores como la población origen de la ecuación (individuos con cierto grado de ERC) y los problemas de falta de estandarización de la medida de creatinina sérica (en fase avanzada de resolución) han supuesto un problema a su aplicabilidad, y no se recomienda que se expongan con el valor numérico exacto los resultados de FG superiores a 60 o 90 ml/min/1,73 m², dependiendo de la guía de práctica clínica consultada^14-23. Por esta misma razón, se ha preconizado la necesidad de buscar nuevos marcadores de función renal o nuevas ecuaciones de estimación del FG que mejoren los resultados de MDRD.

El objetivo de este estudio es comparar los valores de FG estimado utilizando la nueva ecuación de CKD-EPI frente a MDRD-IMDS en una amplia cohorte de pacientes y analizar las repercusiones que tiene la nueva ecuación sobre la clasificación de la población en distintos estadios de ERC en función de su FG.

Material y métodos

Pacientes

Se han empleado los datos procedentes de una cohorte de 28.123 pacientes, 8.406 mujeres y 19.717 hombres, de edades comprendidas entre 18 y 97 años, para quienes, entre enero de 2006 y mayo de 2009, se solicitó la medida de creatinina para valoración de su función renal en el laboratorio de la Fundación Puigvert.

La Fundación Puigvert es un centro monográfico de referencia uronefroandrológica ubicado en el seno del Hospital Universitario de la Santa Creu i Sant Pau de Barcelona y que atiende a una población aproximada de 450.000 habitantes del área urbana de Barcelona.

Del grupo de pacientes con FG superior a 60 ml/min/1,73 m² sólo fueron incluidos los casos que presentaron proteinuria patológica valorada a partir de la eliminación de proteínas totales en orina de 24 horas, por el cálculo del cociente proteína/creatinina o albúmina/creatinina en muestra de orina matutina o presencia de proteínas en la tira reactiva en una muestra de orina aleatoria. Finalmente, la cohorte de pacientes incluidos en el estudio fue de 14.427, 5.234 mujeres y 9.193 hombres. Los criterios de selección e inclusión de pacientes se exponen en la figura 1.

Figura 1. FG (MDRD-IDMS): filtrado glomerular estimado por la ecuación de MDRD-IDMS;
PR/CR: cociente proteínas totales en orina/creatinina en orina;
ALB/CR: cociente albúmina en orina/creatinina en orina.

En algunos de los pacientes la valoración de su función renal se realizó en varias ocasiones por lo que el número total de determinaciones incluidas en el estudio fue de 51.579.

Métodos

Todas las magnitudes biológicas utilizadas en este estudio participaron en programas de control interno y externo de calidad y superaron, en todos los casos, las especificaciones de calidad analítica recomendadas para cada una de ellas.

Análisis estadístico

Se calcularon la media y desviación estándar de los valores edad, creatinina, FG estimado por MDRD-IDMS (FG_MDRD-IDMS) y por CKD-EPI (FG_CKD-EPI) para el grupo completo de población de estudio y diferenciados por sexo.

Se dividió la población en estadios de ERC (1-5) tomando como referencia el valor de FG obtenido por la ecuación de MDRD-IDMS. Dada la amplitud y distinta significación clínica del estadio 3 de ERC, éste se dividió en los subestadios 3A (FG 45-59 ml/min/1,73 m²) y 3B (30-44 ml/min/1,73 m²), como recomiendan algunas Sociedades científicas^16,19. Se calcularon la media y la desviación estándar del valor del FG obtenido para cada estadio por MDRD-IDMS y de CKD-EPI. Mediante el análisis estadístico de Bland-Altman²⁵, se calcularon las diferencias entre los valores de FG asignados por cada una de las ecuaciones, que se expresaron en valores absolutos [(FG_MDRD-IDMS - FG_CKD-EPI ml/min/1,73 m²) y como porcentaje de las diferencias ([(FG_MDRD-IDMS - FG_CKD-EPI)/ FG_MDRD-IDMS)] x 100, %.

Finalmente, se valoró el porcentaje de concordancias en cuanto a asignación de estadio de ERC por ambas ecuaciones y, en caso de existir discordancias, cómo CKD-EPI reclasificaba a los pacientes.

Todos los análisis fueron realizados utilizando los programas SPSS Statistical Analysis^® (versión 17.0) y MedCalc^® (Med-Calc Software, versión 8.1.0.0).

Resultados

En la tabla 2 se exponen las características demográficas de la población estudiada, así como los valores obtenidos para creatinina sérica y FG estimado por ambas ecuaciones para el grupo total de casos y según sexo. Los valores de FG fueron significativamente diferentes (p <0,001) entre hombres y mujeres tanto por MDRD-IDMS como por CKD-EPI. La media del FG estimado fue 0,6 ml/min/1,73 m² más alto por CKD-EPI en el grupo total, 1,9 ml/min/1,73 m² más alto en el grupo de mujeres y 0,2 ml/min/1,73 m² más bajo para los hombres.

Tabla 2. Características demográficas de la población cuanto a sexo, edad y distribución por intervalos de edad.

^a Valores expresados como número total de casos y porcentaje (entre paréntesis).
^b Valores de creatinina, filtrado glomerular (FG) estimado por MDRD-IDMS y por CKD-EPI
expresados como media y desviación stándar (entre paréntesis).

El estudio de concordancias entre ambas ecuaciones, es decir, individuos que eran catalogados en el mismo estadio de ERC, tomando como referencia el estadio asignado por MDRD-IDMS, osciló entre el 79,4% para el estadio de ERC 3A y el 98,6% para el estadio de ERC 5 (tabla 3) cuando la evaluación se realizó sobre el grupo total de individuos. La diferenciación por sexos puso de manifiesto que la concordancia era mayor para el grupo de hombres, oscilando entre el 81,7% para ERC 3A y el 99,2% para ERC 5 y menor en el caso de las mujeres, destacando que sólo en un 74,3% y un 76,0% de los casos ambas ecuaciones asignaban a los pacientes del mismo modo para los estadios de ERC 3A y 2, respectivamente. Dado el elevado número de pacientes con edad avanzada (un 42,2% con más de 70 años) evaluamos la repercusión de la variable edad sobre la nueva ecuación, observando un menor grado de concordancias entre ambas ecuaciones para el grupo de edad inferior a 70 años.

Tabla 3. Concordancias en la clasificación de estadios de enfermedad renal crónica entre el filtrado ]]> glomerular (FG) estimado a partir de la ecuación MDRD-IDMS y CKD-EPI

Valores expresados como número total de casos coincidentes y porcentaje de concordancias (entre paréntesis).

Las mayores diferencias entre ambas ecuaciones se observaron cuando se incluían a la vez las variables sexo y edad. La tabla 4 muestra el número y porcentaje de casos concordantes en asignación de estadio por ambas ecuaciones (en color negro y negrita), así como la reclasificación asignada por CKD-EPI en los casos discordantes. Para ERC estadio 4 y 5 el grado de concordancia fue superior al 87 y al 95%, respectivamente, en todos los casos, con independencia de la edad y del sexo. Para el estadio de ERC 3B, las mayores discrepancias afectaron el grupo de mujeres de menos de 70 años, con un 24,7% de casos que fueron reclasificadas como ERC 3A por CKD-EPI. Para el estadio 3A la nueva ecuación mejoró el estadio de ERC en el grupo de menos de 70 años independientemente del sexo. Para los estadios con FG superior a 60 ml/min/1,73 m² el comportamiento de CKDEPI frente a MDRD-IDMS fue variable, y destacaba que más del 40% de los individuos mayores de 70 años pasaron de ERC estadio 1 a ERC estadio 2.

Tabla 4. Concordancias (en color negro y negrita) en la clasificación de estadios de enfermedad
renal crónica (ERC) entre el filtrado glomerular (FG) estimado a partir de la ecuación MDRD-IDMS
y CKD-EPI, tomando como referencia el FG por MDRD-IDMS, y considerando a la vez la variables
sexo y edad. En color azul individuos reclasificados hacia estadios de FG superior por CKD-EPI. ]]> En letra normal individuos reclasificados hacia estadios de FG inferior por CKD-EPI

Valores expresados como número total de casos y porcentaje de concordancias (entre paréntesis).

En la tabla 5 se exponen los valores de creatinina sérica y FG asignados por ambas ecuaciones para los distintos estadios de ERC, así como los resultados del análisis de Bland-Altman, expresados en forma de valores absolutos de las diferencias (ml/min/1,73 m²) y como porcentaje, para todos los casos y diferenciando por sexos. Un valor positivo indica sobrestimación de los valores del FG obtenidos a partir de CKD-EPI con respecto a los del MDRD-IDMS y viceversa. De modo general, con la nueva ecuación se obtuvieron valores de FG discretamente inferiores para los estadios de ERC 4-5 y más elevados para el resto. El análisis por sexos evidenció que CKD-EPI generó valores de FG más altos en todos los estadios (con excepción del estadio de ERC 5), destacando un incremento de los valores de FG del 8,5 y del 9,2% para los estadios de ERC 2 y ERC 3, respectivamente, en el grupo de mujeres.

Tabla 5. Valores de creatinina sérica, filtrado glomerular obtenido a partir de la ecuaciones
MDRD-IDMS (FG_MDRD-IDMS) y CKD-EPI (FG_CKD-EPI) para los distintos estadios de
enfermedad renal crónica (ERC) y análisis de concordancias mediante Bland-Altman de
los valores de FG_CKD-EPI y G_{MDRD-IDMS ]]>}
^a Valores expresados como media y desviación estándar (entre paréntesis).
^b Valores expresados como media de las diferencias en valores absolutos (ml/min/1,73 m²) y
porcentajes (%) e intervalos del 95% (media ± 1,96 desviaciones estándar).

Discusión

Con la publicación de las Guías de la National Kidney Foundation (NKF)-Kidney Disease Outcomes Quality Initiative (K/DOQI)¹⁶ en el año 2002 se sentaron las bases para la definición y clasificación en estadios de la ERC. De acuerdo a los criterios de la K/DOQI se entiende por ERC:

1. La presencia de un FG inferior a 60 ml/min/1,73 m² durante un periodo de tiempo igual o superior a 3 meses.

2. La presencia de lesión renal, con o sin descenso del FG durante un periodo de tiempo igual o superior a 3 meses, puesta de manifiesto directamente, a partir de alteraciones histológicas en la biopsia renal o indirectamente, por la presencia de albuminuria, proteinuria, alteraciones en el sedimento urinario o en técnicas de imagen.

En la actualidad las diferentes guías de práctica clínica sobre ERC recomiendan valorar el FG a partir de ecuaciones basadas en la determinación de creatinina y distintas variables del tipo edad, sexo o etnia. Aunque en este sentido han sido muchas las ecuaciones publicadas, en la actualidad la de mayor aceptación es la ecuación de MDRD. El uso de la ecuación MDRD ha supuesto un gran avance en el diagnóstico precoz de la ERC. Este hecho implica importantes ventajas, ya que permite instaurar distintas terapias dirigidas a conseguir detener o enlentecer la progresión de la enfermedad renal y tratar precozmente sus complicaciones (anemia, hiperparatiroidismo secundario, etc.) con la finalidad, en último término, de mejorar la calidad y supervivencia de estos pacientes^26-28.

Sin embargo, la ecuación de MDRD presenta una serie de limitaciones derivadas de la población utilizada en su desarrollo¹², es decir, mayoritariamente individuos con distintos grados de ERC (FG medio de 40 ml/min/1,73 m²). Destacan su imprecisión y la infraestimación sistemática^29-34, sobre todo para valores de FG superiores a 90 ml/min/1,73 m². Dicha infraestimación puede ocasionar que algunos individuos puedan ser sometidos a exploraciones innecesarias, a infradosificación cuando se utilicen fármacos excretados por el riñón, a evitar la realización de procedimientos diagnósticos que requieren el uso de contrastes para técnicas de imagen y a recibir terapias más agresivas para conseguir una reducción de factores de riesgo cardiovascular. Por otro lado, la prácticamente nula presencia de etnias distintas a la caucásica o la negra en la población a partir de la cual se originó esta ecuación ha dado lugar a la publicación de ecuaciones con factores de ajuste específicos para etnias distintas^35,36.

Por todo ello, se ha preconizado la necesidad de buscar nuevos marcadores de función renal o nuevas ecuaciones de estimación del FG que mejoren los resultados de MDRD, especialmente para FG superiores a 60 ml/min/1,73 m².

La cistatina C es un marcador de filtración glomerular endógeno propuesto como alternativa a la creatinina y a las ecuaciones de estimación del FG para la valoración de la función renal. En los últimos años se han publicado numerosos estudios que comparan cistatina C con creatinina como marcadores de FG. La mayoría, pero no todos, indican la superioridad de cistatina C. Por otro lado, existen diferentes ecuaciones de estimación del FG basadas en cistatina y desarrolladas en distintas poblaciones. En la comparación de dichas ecuaciones con MDRD-4 o MDRD-IDMS se producen resultados heterogéneos^37-41. Hoy por hoy, independientemente de las expectativas que la cistatina C genera como mejor marcador de FG, en especial para valores elevados, ninguna guía de práctica clínica incluye su uso como parámetro de cribado de ERC.

Recientemente, el grupo CKD-EPI ha publicado una nueva ecuación, desarrollada a partir de una población de 8.254 participantes en 10 estudios clínicos que incluían a pacientes con distintas características clínicas, con y sin enfermedad renal y con un amplio rango de valores de FG²⁴. Todos los individuos incluidos en la población de la que se derivó la nueva ecuación tenían una medida del FG mediante aclaramiento de iotalamato (media 68 ml/min/1,73 m², DE = 40 ml/min/1,73 m²) y los valores de creatinina sérica (media 145 μmol/l) recalibrados frente al método enzimático de Roche que presenta trazabilidad frente al método de referencia de IDMS. La edad media de la población fue de 47 años, con escasa representación de pacientes ancianos, con un 9% de casos de edades comprendidas entre 66 y 70 años y sólo un 3% de edades superiores a 71 años. La ecuación se obtuvo a partir de una regresión lineal para estimar el logaritmo del FG medido a partir de los valores de creatinina obtenidos, incluyendo las variables edad, sexo y etnia. Existen diferentes versiones de la ecuación en función de la raza y dentro de la misma etnia hay ecuaciones distintas en función del sexo y del valor de la creatinina (tabla 1). La ecuación CKD-EPI fue posteriormente validada en un grupo de población independiente de 3.896 individuos procedentes de 16 estudios.

La comparación de la nueva ecuación frente a MDRD-IDMS pone de manifiesto que CKD-EPI mejora los resultados, en especial para valores de FG altos, manteniendo la misma exactitud que MDRD-IDMS para los valores de FG inferiores a 60 ml/min/1,73 m², con menor desviación (mediana de las diferencias entre FG medido y estimado de 2,5 frente a 5,5 ml/min/1,73 m²), mejora de la imprecisión (rango intercuartílico de las diferencias 16,6 frente a 18,3 ml/min/1,73 m²) y mayor exactitud (porcentaje de estimaciones del FG dentro del 30% del FG medido, 84,1 frente a 80,6%). La aplicación de CKD-EPI en el estudio NHANES (1999-2006) evidenció que la mediana del FG estimado fue de 94,5 ml/min/1,73 m² frente a 85,0 estimado con MDRD-IDMS, con una prevalencia de ERC del 11,5 frente al 13,1%, reducción de prevalencia que se produce básicamente por un descenso de los casos clasificados por MDRD-IDMS como ERC en estadio 3. Por otro lado, la reclasificación de los pacientes por CKD-EPI incrementó la prevalencia de ERC en estadio 1 a expensas de una reducción de la prevalencia de ERC en estadios 2 y 3.

La generalización de nuevas ecuaciones para valorar el FG pasa por la validación de las mismas en poblaciones con distintas características clínicas. El objetivo de nuestro estudio fue comparar en un importante número de pacientes, con un amplio rango de valores de FG, los resultados de éste obtenidos mediante la ecuación MDRD-IDMS y la nueva ecuación CKD-EPI y cómo ello afectaba a la clasificación en estadios de ERC.

Nuestros resultados indican que la nueva ecuación produce valores más elevados que los obtenidos con MDRD-IDMS. Este incremento en el FG conlleva una reclasificación de los pacientes a estadios superiores de ERC, de modo que un 9,8% de los casos que eran catalogados como ERC 3B pasan a ser 3A, un 17% de ERC 3A pasan a ser clasificados como ERC 2 y un 15,7% pasan de ERC 2 a ERC 1. Además, el análisis por subgrupos de edad demostró que este desplazamiento hacia estadios de FG superiores era mayor en el grupo de menos de 70 años, con un 18,9, un 34,1 y un 24,0% que pasaron de ERC 3B a 3A, de ERC 3A a 2 y de ERC 2 a ERC 1, respectivamente.

A pesar de que sólo el 3,7% de los individuos incluidos en el desarrollo de la ecuación CKD-EPI tenían más de 70 años, el porcentaje de concordancias obtenido en nuestro estudio para este grupo supera el 90% de los casos para los estadios de ERC 2 a 5; en cambio, para los asignados a ERC 1 por MDRD-IDMS, un elevado número de casos fueron catalogados como ERC 2 por CKD-EPI. Creemos que esta reasignación hacia un estadio de menor FG es el resultado de los valores excesivamente elevados de FG obtenidos por MDRDIDMS en algunos individuos de este grupo de población, valores difícilmente creíbles dado el descenso fisiológico del mismo asociado a la edad y que se obtienen como consecuencia de las bajas concentraciones de creatinina sérica que presentaron muchos de estos pacientes. La ecuación de CKD-EPI contempla distintas versiones en función del valor de creatinina, como se observa en la tabla 1, con la finalidad de ajustar mejor los resultados al verdadero valor del FG obtenido mediante aclaramiento de iotalamato.

Las guías de práctica clínica recientemente consensuadas por la S.E.N. y la Sociedad Española de Medicina Familiar y Comunitaria (semFYC)⁴² incluyen como criterio de derivación al nefrólogo los pacientes de edad inferior a 70 años y con valor de FG inferior a 45 ml/min/1,73 m².

Nuestros resultados indican que un elevado número de pacientes que en la actualidad son considerados candidatos a derivación dejarían de serlo, con las importantes repercusiones sociosanitarias que ello conlleva, ya que ayudaría a la descongestión que en la actualidad están sufriendo los servicios de nefrología mientras continuamos mejorando progresivamente la exactitud y precisión de los métodos de medición y estimación del FG. Asimismo, creemos que en la evaluación de nuevas ecuaciones de estimación del FG otro aspecto importante a tener en cuenta será la valoración de su potencial capacidad predictiva diferencial como factores pronóstico de enfermedad cardiovascular y/o supervivencia.

Referencias bibliográficas

1. Coresh J, Selvin E, Stevens LA, Manzi J, Kusek JW, Eggers P et al. Prevalence of chronic kidney disease in the United States. JAMA 2007;298(17):2038-47.        [ Links ]

2. Levey AS, Atkins R, Coresh J, Cohen EP, Collins AJ, Eckardt KU, et al. Chronic kidney disease as a global public health-problem approaches and initiatives-a position statement from Kidney Disease Improving Global Outcomes. Kidney Int 2007;72(3):247-59.        [ Links ]

3. Chadban SJ, Briganti EM, Kerr PG, Dunstan DW, Welborn TA, Zimmet PZ, et al. Prevalence of kidney damage in Australian adults: the AusDiab kidney study. J Am Soc Nephrol 2003;14(Suppl 2):S131-8.        [ Links ]

4. Singh NP, Ingle GK, Saini VK, Jami A, Beniwal P, Lal M, et al. Prevalence of low glomerular filtration rate, proteinuria and associated risk factors in North India using Cockcroft-Gault and Modification of Diet in Renal Disease equation: an observational, cross-sectional study. BMC Nephrol 2009;10:4.        [ Links ]

5. Iseki K. Chronic kidney disease in Japan. Intern Med 2008;47(8):681-9.        [ Links ]

6. Xie Y, Chen X. Epidemiology, major outcomes, risk factors, prevention and management of chronic kidney disease in China. Am J Nephrol 2008;28(1):1-7.        [ Links ]

7. Go AS, Chertow GM, Fan D, McCulloch CE, Hsu CY. Chronic kidney disease and the risks of death, cardiovascular events, and hospitalization. N Engl J Med 2004;351(13):1296-305.        [ Links ]

8. Otero A, Gayoso P, García F, De Francisco AL. Epidemiology of chronic renal disease in the Galician population: Results of the pilot Spanish EPIRCE study. Kidney Int Suppl 2005;99:S16-9.        [ Links ]

9. De Francisco ALM, Otero A, Insuficiencia renal oculta: Estudio EPIRCE. Nefrología 2005;25(Suppl 4):66-71.        [ Links ]

10. Epidemiología de la Enfermedad Crónica en España. Estudio EPIRCE. [Internet]. Consultado en: http://www.epirce.com/        [ Links ]

11. Cockcroft DW, Gault MH. Prediction of creatinine clearance from serum creatinine. Nephron 1976;16:31-41.        [ Links ]

12. Levey AS, Bosch JP, Lewis JB, Greene T, Rogers N, Roth D. A more accurate method to estimate glomerular filtration rate from serum creatinine: a new prediction equation. Modification of Diet in Renal Disease Study Group. Ann Intern Med 1999;130:461-70.        [ Links ]

13. Manjunath G, Sarnak MJ, Levey AS. Prediction equations to estimate glomerular filtration rate: an update. Curr Op Nephrol Hypertens 2001;10(6):785-92.        [ Links ]

14. Gracia S, Montañés R, Bover J, Cases A, Deulofeu R, Martín de Francisco AL, et al. Documento de consenso: Recomendaciones sobre la utilización de ecuaciones para la estimación del filtrado glomerular en adultos. Nefrologia 2006;26(6):658-65.        [ Links ]

15. National Kidney Disease Education Program [Internet]. Laboratory Professionals. Equations and GFR calculators. Consultado en: http://nkdep.nih.govlabprofessionals/equations_and_GFR.htm [Modificada el 14 de Enero del 2009, consultada el 7 de junio de 2009].        [ Links ]

16. National Kidney Foundation. K/DOQI Clinical Practice Guidelines for chronic kidney disease: evaluation, classification, and stratification. Am J Kidney Dis 2002;39:S1-S266.        [ Links ]

17. Levey AS, Eckardt KU, Tsukamoto Y, Levin A, Coresh J, Rossert J, et al. Definition and classification of chronic kidney disease: a position statement from kidney disease: Improving Global Outcomes (KDIGO). Kidney Int 2005;67(6):2089-100.        [ Links ]

18. The Renal Association [Internet]. RA Guidelines CKD. Consultado en: http://www.renal.org/pages/pages/guidelines/current/ckd.php [Modificada el 21 de febrero de 2009, consultada el 1 de junio de 2009].        [ Links ]

19. CARI. Caring for Australasians with Renal Impairment [Internet]. Consultado en: http://www.cari.org.au/ [consultada el 5 de junio de 2009].        [ Links ]

20. Mathew TH, Australasian Creatinine Consensus Working Group. Chronic kidney disease and automatic reporting of estimated glomerular filtration rate: a position statement. Med J Aust 2005;183(3):138-41.        [ Links ]

21. Crowe E, Halpin D, Stevens P, Guideline Development Group. Early identification and management of chronic kidney disease: summary of NICE guidance. BMJ 2008;337:a1530.        [ Links ]

22. Canadian Society of Nephrology [Internet]. Professional Practice Guidelines. Consultado en: http://csnscn.ca/english/professional_practice/guidelinesdefault.asp?s=1 [consultada el 2 de junio de 2009].        [ Links ]

23. Mathew TH, Johnson DW, Jones GR, Australasian Creatinine Consensus Working Group. Chronic kidney disease and automatic reporting of estimated glomerular filtration rate: revised recomendations statement. Med J Aust 2007;187(8):459-63.        [ Links ]

24. Levey AS, Stevens LA, Schmid CH, Zhang YL, Castro AF 3rd, Feldman HI, et al, CKD-EPI (Chronic Kidney Disease Epidemiology Collaboration). A new equation to estimate glomerular filtration rate. Ann Intern Med 2009;150(9):604-12.        [ Links ]

25. Bland JM, Altman DG. Statistical methods for assessing agreement between two methods of clinical measurement. Lancet 1986;1:307-10.        [ Links ]

26. Finkelstein FO, Story K, Firanek C, Mendelssohn D, Barre P, Takano T, et al. Health-related quality of life and hemoglobin levels in chronic kidney disease patients. Clin J Am Soc Nephrol 2009;4(1):33-8.        [ Links ]

27. Bover J, Farré N, Andrés E, Canal C, Olaya MT, Alonso M, et al. Update on the treatment of chronic kidney disease-mineral and bone disorder. J Ren Care 2009;35(Suppl 1):19-27.        [ Links ]

28. Bover J, Canal C, Marco H, Fernández-Llama P, Bosch RJ, Ballarín J. Diagnostic procedures and rationale for specific therapies in chronic kidney disease-mineral and bone disorder. Contrib Nephrol 2008;161:222-33.        [ Links ]

29. Bostom AG, Kronenberg F, Ritz E. Predictive performance of renal function equations for patiens with chronic kidney disease and normal serum creatinine levels. J Am Soc Nephrol 2002;13:2140-4.        [ Links ]

30. Rule AD, Larson TS, Bergstralh EJ, Slezak JM, Jacobsen SJ, Cosío FG. Using serum creatinine to estimate glomerular filtration rate: accuracy in good health and in chronic kidney disease. Ann Intern Med 2004;141:929-37.        [ Links ]

31. Rule AD, Gussak HM, Pond GR, Bergstralh EJ, Stegall MD, Cosío FG, et al. Measured and estimated GFR in healthy potential kidney donors. Am J Kidney Dis 2004;43:112-9.        [ Links ]

32. Ibrahim H, Mondress M, Tello A, Fan Y, Koopmeiners J, Thomas W. An alternative formula to the Cockcroft-Gault and the modification of diet in renal diseases formulas in predicting GFR in individuals with type 1 diabetes. J Am Soc Nephrol 2005;16:1051-60.        [ Links ]

33. Poggio ED, Wang X, Greene T, Van Lente F, Hall PM. Performance of the Modification of Diet in Renal Disease and Cockcroft-Gault Equations in the estimation of GFR in health and in chronic kidney disease. J Am Soc Nephrol 2005;16:459-66.        [ Links ]

34. Lin J, Knight EL, Hogan ML, Singh AK. A comparison of prediction equations for estimating glomerular filtration rate in adults without kidney disease. J Am Soc Nephrol 2003;14:2573-80.        [ Links ]

35. Imai E, Horio M, Nitta K, Yamagata K, Iseki K, Hara S, et al. Estimation of glomerular filtration rate by the MDRD Study equation modified for Japanese patients with chronic kidney disease. Clin Exp Nephrol 2007;11(1):41-50.        [ Links ]

36. Ma YC, Zuo L, Chen JH, Luo Q, Yu XQ, Li Y, et al. Modified glomerular filtration rate estimating equations for Chinese patients with chronic kidney disease. J Am Soc Nephrol 2006;17(10):2937-44.        [ Links ]

37. Grubb A, Nyman U, Björk J, Lindström V, Rippe B, Sterner G, et al. Simple cystatin C-based prediction equations for glomerular filtration rate compared with the modification of diet in renal disease prediction equation for adults and the Schwartz and the Counahan-Barratt prediction equations for children. Clin Chem 2005;51(8):1420-31.        [ Links ]

38. Herget-Rosenthal S, Bökenkamp A, Hofmann W. How to estimate GFR-serum creatinine, serum cystatin C or equations? Clin Biochem 2007;40(3-4):153-61.        [ Links ]

39. Tidman M, Sjöstrom, Jones I. A comparison of GFR estimating formulae based upon s-cystatin C and s-creatinine and a combination of the two. Nephrol Dial Transplant 2008;23(1):154-60.        [ Links ]

40. Madero M, Sarnak MJ, Stevens LA. Serum cystatin C as a marker of glomerular filtration rate. Curr Opin Nephrol Hypertens 2006;15(6):610-6.        [ Links ]

41. Stevens LA, Coresh J, Schmid CH, Feldman HI, Froissart M, Kusek J, et al. Estimating GFR using serum cystatin C alone and in combination with serum creatinine: a pooled analysis of 3.418 individuals with CKD. Am J Kidney Dis 2008;51:395-406.        [ Links ]

42. Alcázar R, Egocheaga MI, Orte L, Lobos JM, González Parra E, Álvarez Guisasola F, et al. Documento de consenso SEN-semFYC sobre la Enfermedad Renal Crónica. Nefrologia 2008;28(3):273-82.        [ Links ]

Dirección para correspondencia: ]]> Rosario Montañés Bermúdez,
Servicio de Laboratorio, Fundació Puigvert.
C/ Cartagena 340-350,
08025 Barc, España
E-mail: rmontanes@fundacio-puigvert.es