Predictive performance of 12 equations for estimating glomerular filtration rate in severely obese patients

  • Serpa Neto A
  • Rossi F
  • Amarante R
  • et al.
N/ACitations
Citations of this article
12Readers
Mendeley users who have this article in their library.

Abstract

ABSTRACT Objective: Considering that the Cockcroft-Gault formula and the equation of diet modification in renal disease are amply used in clinical practice to estimate the glomerular filtration rate, although they seem to have low accuracy in obese patients, the present study intends to evaluate the predictive performance of 12 equations used to estimate the glomerular filtration rate in obese patients. Methods: This is a cross-sectional retrospective study, conducted between 2007 and 2008 and carried out at a university, of 140 patients with severe obesity (mean body mass index 44 ± 4.4 kg/m2). The glomerular filtration rate was determined by means of 24-hour urine samples. Patients were classified into one or more of the four subgroups: impaired glucose tolerance (n = 43), diabetic (n = 24), metabolic syndrome (n = 76), and/or hypertension (n = 66). We used bias, precision, and accuracy to assess the predictive performance of each equation in the entire group and in the subgroups. Results: In renal disease, Cockcroft-Gault's formula and the diet modification equation are not precise in severely obese patients (precision: 40.9 and 33.4, respectively). Sobh's equation showed no bias in the general group or in two subgroups. Salazar-Corcoran's and Sobh's equations showed no bias for the entire group (Bias: −5.2, 95% confidence interval (CI) = −11.4, 1.0, and 6. 2; 95%CI = −0.3, 12.7, respectively). All the other equations were imprecise for the entire group. Conclusion: Of the equations studied, those of Sobh and Salazar-Corcoran seem to be the best for estimating the glomerular filtration rate in severely obese patients analyzed in our study.RESUMO Objetivo: Considerando que a fórmula de Cockcroft-Gault e a equação de modificação da dieta em doença renal são amplamente utilizadas na prática clínica para estimar a taxa de filtração glomerular, de aparente baixa acurácia em pacientes obesos, o presente estudo procura avaliar o desempenho preditivo de 12 equações utilizadas para estimar a taxa de filtração glomerular em pacientes obesos. Métodos: Estudo transversal, retrospectivo, realizado entre 2007 e 2008 em uma universidade, com 140 pacientes com obesidade grave (índice de massa corpórea médio de 44 ± 4,4 kg/m2). A taxa de filtração glomerular foi determinada por meio de amostras de urina de 24 horas. Os pacientes foram classificados em um ou mais dos quatro subgrupos: intolerância à glicose (n = 43), diabéticos (n = 24), síndrome metabólica (n = 76) e/ou hipertensos (n = 66). Viés, precisão e acurácia foram usados para avaliar o desempenho preditivo de cada equação no grupo como um todo e nos subgrupos. Resultados: A fórmula de Cockcroft-Gault e a equação de modificação da dieta em doença renal são imprecisas em pacientes gravemente obesos (precisão de 40,9 e 33,4, respectivamente). A equação de Sobh não apresentou viés no grupo geral e em dois subgrupos. As equações de Salazar-Corcoran e Sobh não apresentaram viés em todo o grupo (viés: −5,2, intervalo de confiança (IC) 95% = −11,4, 1,0 e 6,2; IC95% = −0,3, 12.7, respectivamente). Todas as outras equações foram imprecisas no grupo como um todo. Conclusão: Das equações estudadas, a de Sobh e a de Salazar-Corcoran parecem ser as melhores para estimar a taxa de filtração glomerular em pacientes gravemente obesos analisados no estudo.

Cite

CITATION STYLE

APA

Serpa Neto, A., Rossi, F. M. B., Amarante, R. D. M., & Rossi, M. (2011). Predictive performance of 12 equations for estimating glomerular filtration rate in severely obese patients. Einstein (São Paulo), 9(3), 294–301. https://doi.org/10.1590/s1679-45082011ao1922

Register to see more suggestions

Mendeley helps you to discover research relevant for your work.

Already have an account?

Save time finding and organizing research with Mendeley

Sign up for free