Este estudio está en una fase absolutamente preliminar, se comenzó a trabajar en el tema hace más de un año pero por una serie de circunstancias derivadas de la dificultad de cómo enfocarle algo se ha retrasado y ahora está entrando gracias fundamentalmente a Eloy y a sus compañeros de otros centros, fundamentalmente los servicios de análisis clínicos va a relanzarse más importantemente el acrónimo aunque los políticos no lo entiendan este se entiende bien, enfermedad renal en la población española en centros hospitalarios, ERFOS.

La justificación es complicada porque si la gente tiene una enfermedad renal en un porcentaje fuera del hospital cuando entra a un hospital lo mismo tiene el mismo porcentaje, o como dice Rajoy: "o no". Entonces lo que sí es verdad es que no se sabe y no existe ninguna una información sobre el porcentaje de pacientes hospitalizados.

Voy a intentar centrar lo que se ha pretendido hacer y cómo se ha intentado hacer lo más efectivamente y lo más simple posible.

Esta diapositiva para decir la mayoría de los estudios que se han realizado nunca han sido en población hospitalizada.

La mayoría de los casos de insuficiencia renal crónica no sólo es que sean muy prevalentes y que vayan aumentándose y sobre todo esta publicación es para decir que el grado de conocimiento muy bajo por el paciente y por los médicos responsables que llevan a esos pacientes, y eso puede y probablemente pasa también en los pacientes hospitalizados. También que la... esto se utiliza para todos los estudios previos, las características raciales, étnicas, geográficas, etcétera, influyen en diferencia importante. Por ejemplo, en este estudio en que la insuficiencia renal marcha de forma diferente entre hispánicos y no hispánicos, a pesar de un menor riesgo cardiovascular, o sea, la progresión de la enfermedad renal, si veis en el lado derecho de la diapositiva.

es diferente en cuanto al riesgo cardiovascular, o sea, hispánicos y no hispánicos en Estados Unidos tienen evoluciones diferentes, por tanto es justificado una vez más este estudio igual que otros en nuestra población.

Hay muy pocas cosas en hospitalizados pero sí se sabe que los pacientes hospitalizados como es en este estudio en que eran enfermos con enfermedad cardiovascular es la inmensa mayoría de los pacientes de edad avanzada que tenemos en nuestros centros, tenían como principal factor de riesgo, aunque era desconocido a la entrada, la presencia de insuficiencia renal y esa insuficiencia renal, y esto es lo importante, marca el pronóstico de lo que va a pasar luego del alta del hospital, en tanto a eventos cardiovasculares como a progresión de la enfermedad, o sea, tenemos que detectar un paciente que entra al hospital sin que se sepa que es insuficiente renal, porque si la detectas marcarás su evolución posterior dependiendo del tratamiento que se haga con él, específicamente en relación con la insuficiencia renal.

Y las comparaciones internacionales decir que somos parecidos pero no iguales

como se ve en esta comparación de enfermos noruegos y norteamericanos.

Finalmente y como objetivo secundarios es importante también en la detección de la insuficiencia renal en los enfermos hospitalizados lógicamente se va a mirar como objetivo secundario, aunque es casi igual de fundamental la presencia de anemia, y veréis que las variables van asociadas.

Por tanto, es población española adulta, ingresada en centros hospitalarios. ¿Cómo le hincas el diente a este tema? Es complicado en el sentido que la cantidad de información y el acceso a la información y que fuera una N que justificara, que fuera capaz de validar los resultados, lo hacía realmente complejo. Por tanto desde el primer momento se plantea el análisis de estas dificultades y se llega a la conclusión de que es absolutamente necesario utilizar los sistemas, los laboratorios que tienen el sistema informatizado de laboratorio, como luego veremos. Vamos a ir sólo a hospitales con un sistema de informatización, como tiene la mayoría, pero que fuéramos capaces de analizar los datos partiendo del sistema de informatización de los laboratorios.

Lo primero ese objetivo primitivo, el segundo analizar la anemia en relación con esa insuficiencia renal porque fundamentalmente en enfermos cardiovasculares se van a beneficiar de un tratamiento específico. Pero es que luego se da a esa población, tendríamos que profundizar en el análisis de los que tienen insuficiencia renal, los que tienen insuficiencia renal primero detectar ese porcentaje y luego se entraría en una segunda fase que pasaría más ya a manos de nefrólogos probablemente, en que entraríamos a analizar las características de los pacientes fundamentalmente el grado de conocimiento que tenemos los nefrólogos y ellos mismos de su enfermedad, con unas variables diferentes de las que entran en la fase inicial, que sólo es de detección del porcentaje de pacientes afectados conocidos y no conocidos.

Eloy Fernández es el que de verdad va a ser capaz de sacar esto adelante porque es realmente complejo.

Se dice que serán unos 10 hospitales para coger datos de entre 10.000 y 20.000 pacientes, y es un estudio epidemiológico, transversal, multicéntrico, en pacientes adultos.

Variables muy sencillas, las suficientes para hacer MDRD de cuatro variables, la edad y el sexo, la historia clínica, la unidad de procedencia para ver de dónde vienen esos pacientes, la fecha de ingreso y la fecha actual y la fecha de la realización de la analítica.

Estos son los 8 centros que hasta ahora están en contacto con Eloy y los que van a participar en la valoración inicial, probablemente se amplíe ya rápidamente en los próximos días a 10

y con estos veréis que la estimación de la muestra va a ser altamente significativa y siempre porque se van a analizar los datos dentro del sistema centralizado e informatizado.

Yo sólo voy a decir que es complicado, que la población ingresada es muy diversa, que se deshecha un análisis manual de la frecuencia hospitalaria de insuficiencia renal, que los software también tienen problemas de diferencias entre los diferentes hospitales y que no hay datos precisos.

Esto es, por ejemplo, no tienen ningún sentido, pero es para ver la variabilidad de las personas que estaban ingresadas el día antes de venir para acá en nuestro hospital, o sea, la procedencia de los pacientes van a marcar probablemente la incidencia por eso la importancia de detectar el sitio de procedencia.

Lo que hicimos inicialmente nosotros en Valdecilla fue un análisis preliminar para ver cómo atacar el problema y se hicieron con el sistema informatizado ver un día, una única vez, varios días separados dos meses en un análisis retrospectivos para que no fueran los mismos pacientes y luego una semana completa de análisis de creatininas y hemoglobinas de los pacientes ingresados.

Y curiosamente una cosa relativamente tranquilizadora en el sentido que se repetían bastante, o sea, que daba lo mismo, por ejemplo, el 7 de febrero del 2005, el 4 de abril, el 1 de agosto y luego una semana completa, casi siempre se le hacían creatininas y hemoglobinas al mismo número de pacientes ingresados y generalmente sumando todo para simplificar a un 10% de los pacientes ingresados se les hacía creatinina y hemoglobina cada día en el hospital.

Por tanto eso ya nos tiene que ayudar a saber más o menos lo que va a pasar y la N de diferentes días es importante bastante constante, pero para conseguir la N lo que se ha decidido y como se va a empezar a trabajar es para determinar las creatininas una sola vez, no repetitivas para que no sean siempre una sola del paciente, durante un mes seguido

y si veis esto también que es del análisis preliminar que ha salido un poco diferente de lo que nos presentará Eloy ahora, si nosotros analizamos de esta serie que he dicho antes, que intentamos ver las Ns, de las creatininas realizadas en el hospital, que abarca también el área de los centros de salud de referencia, por lo menos en el nuestro, había de un total de casi 1.000 creatininas realizadas un día, 166 eran de ingresados y de esos más de 1,4 de creatinina tenían solamente un 16% de los ingresados, pero se habían hecho 740 hemoglobinas de los cuales menos de 11 eran un 37% de los ingresados, y cuando se suman los dos lo que va a ser el objetivo del trabajo, la asociación de creatinina MDRD, pero en ese momento no estaba metido en el sistema informatizado del laboratorio, creatinina más de 1,4, hemoglobina menos de 11, aproximadamente un ocho y pico por ciento de los pacientes coincidían en ambas situaciones.

Se van a necesitar entre 10.000 y 20.000 pacientes, dependiendo del intervalo de confianza, si se utiliza 5 ó 10. Esto sumando los datos de un mes de los centros que estamos diciendo, de probablemente 8 seguro, probablemente 10, no hay ningún problema

No voy a entrar aquí

No va a haber ningún problema de confidencialidad, las variables del hospital y del paciente van a estar ocultas, los datos son propiedad de la Sociedad Española de Nefrología.

Él nos va a contar un estudio que ha hecho sobre un análisis en el Hospital de Cabueñas de Gijón, de un mes.

Estos datos corresponden a un muestreo que hemos hecho de todo el mes de noviembre del 2006. A nosotros nos llegan peticiones tanto de primaria como de especializada y de estas en pacientes ingresados y a pacientes ambulatorios de consultas externas especializadas. Estos porcentajes en aquellos hospitales, aquellos laboratorios de hospitales que tienen asumida la analítica de la primaria suelen ser bastante constantes. Aquí vemos que aproximadamente cerca del 9%-10% de todos los análisis que se hacen se corresponden a pacientes ingresados, mientras que la primaria se leva un 60% y el 30% restante son pacientes en consultas externas.

Nosotros lo que hemos hecho es volcar todas las peticiones, esas peticiones las hemos volcado en el SPSS y en este programa le imponemos las condiciones que ya se deducen de la anterior exposición. Tienen que ser pacientes que cumplan, que su creatinina tenga una creatinina hecha, es decir, esta sea mayor que cero, que tenga una hemoglobina, por el objetivo secundario que también hemos visto de estudio de la anemia, que tengan una edad mayor o igual a dieciocho años, descartamos ya automáticamente todos los pacientes del área pediátrica, que tengan recogida en su petición la variable sexo y que la procedencia sea ingresados y además excluimos también una procedencia que es obstetricia, en este caso se corresponde a este código nuestro pues ya hemos visto que en la fórmula del MDRD no funciona en estos pacientes.

Hecha esta selección de los 13.400 pacientes ingresados de todo el mes se nos reduce ya a 873 que cumple que tienen todas las variables pedidas y que vamos a usar en la fórmula del MDRD4

En principio habíamos pensado en hacer el estudio con las cuatro variables para incluir más pacientes y que no se nos quedasen fuera aquellos que carecían de la albúmina o de la urea en su petición, pero también afortunadamente el SPSS tiene una herramienta que nos es muy útil y es que efectivamente puede haber pacientes que a lo largo de su ingreso tengan sucesivas peticiones analíticas. Nosotros queremos sólo una petición analítica por paciente, con lo cual seleccionando los casos duplicados y además viendo la secuencie de peticiones de esos casos nos encontramos que con el código cero hay 561 pacientes que tienen una determinación única y 131 pacientes que tienen una segunda determinación, y así se ven el número de repeticiones, por ejemplo, seis determinaciones la tiene un paciente, cinco trece, etcétera. Esto nos acota ya el número de pacientes del estudio de los 873 a 561 más los que tienen dos peticiones cogeríamos la primera. Un factor muy importante en los resultados que obtenemos, que es determinante y fundamental, es la edad de los pacientes.

Aquí vemos que para el sexo hombre, para los hombres el sexo masculino, la edad de los pacientes ingresados es muy alta, vemos que está entre 80 y 90 si llevan las barras más elevadas, una edad media muy elevada.

Cuando vemos las mujeres nos ocurre exactamente lo mismo, quizás aun más acentuado, por tanto los pacientes que se incluyen, pacientes ingresados son pacientes añosos, con edades muy avanzadas.

Esto sería un ejemplo de una hoja Excel con el vertido de los pacientes, en todos se recogen los datos que habíamos dicho, la procedencia, esta es una selección sólo de pacientes ingresados, el sexo, la secuencia de las peticiones y los valores del MDRD 4 y la creatinina de estos pacientes, ordenados, y entonces sólo nos queda ya, ya tenemos los pacientes que realmente nos interesan, esos 692 pacientes, casi 700 correspondientes a ese mes, nos queda analizar resultados.

En esta gráfica vamos a ver los resultados separados según la edad. En hombres y por sexo, en hombres para pacientes de sexo masculino con menos de 65 años vemos que el MDRD está por debajo de 60 ml en un 13,6% de los pacientes varones ingresados, mientras que cuando la edad es igual, mayor de 64, es decir, igual o mayor de 65 este porcentaje se eleva drásticamente hasta un 46,5%

Pero si esto lo llevamos al sexo femenino encontramos que en menores de 65 años tenemos un 17,6% mientras que en mayores o igual a 65 años se eleva a un 69,9%. A la derecha podemos ver los datos que nos da el sistema estadístico de acuerdo a estas variables. Aquí tenemos una tabla de 2x2 en la que están pacientes con menos de 60 ml, con más de 60 ml/minutos y, en atención a la edad, menores de 65, mayores de 65 con los porcentajes residuales.

Sin considerar la edad y solamente atendiendo al sexo, que es uno varón encontramos que de los pacientes ingresados varones un 35,3% tienen un filtrado disminuido, mientras que en las mujeres se eleva el porcentaje a un 56,2%

Sintetizando y agrupando globalmente en todos los pacientes con independencia de edad o sexo hemos encontrado que un 45,1% de todos los pacientes ingresados presentan un filtrado glomerular estimado inferior a 60 ml.

Nosotros habíamos hecho en el año 2000 un estudio en población general de prevalencia de enfermedad celiaca, el primer estudio que se había hecho en España, y las ventajas de los datos en una hoja Excel es que la congelación no les afecta y 6 ó 7 años después teníamos ahí los datos, simplemente era aplicar la fórmula porque todos estos pacientes tenían urea, albúmina, creatinina, edad, sexo, peso, talla, BMI, etcétera. Y en este estudio nosotros encontramos que de 949 individuos, casi 1.000 individuos de población general, y población general extraída con un muestreo aleatorio simple, que es de los más difíciles de hacer, lo más difícil, consistido en enviarle a los ayuntamientos un listado de números aleatorios para que él con sus listados censales nos devolviese los individuos con teléfono, dirección, contacto, y de esta manera extrajimos una muestra de 1.100 individuos, sujetos, excluidos los sujetos en edad pediátrica, en este caso por debajo de 18, nos salieron estos resultados. La prevalencia de un filtrado glomerular inferior a 60 con el MDRD 4 es de un 11,7%, habíamos visto creo recordar antes un seis y pico en el EPICSE, en otros estudios en la diapositiva anterior se hablaba de un 8,3%

Esto sí es realmente destacable, porque esto está hecho con el MDRD 6 puesto que teníamos en la base de datos todas las variables, es decir, con el MDRD 6 estimamos un 11,7%. Se ha dicho que el MDRD 6 se comporta como el MDRD 4 pero ese estudio está hecho, como también se ha dicho aquí en una anterior presentación, en pacientes con un grado de filtrado glomerular descendidos al lado de un promedio de 40. Lo realmente sorprendente es que hacer este de nuevo el cálculo con el MDRD 4 vemos que del porcentaje anterior hemos pasado a un 30,8%. Dicho de otra manera, el cálculo con el MDRD 4 hace aflorar un porcentaje significativo de pacientes que analizado se corresponden exactamente con mujeres en casi su totalidad mayores de 65 años. Esto está descrito, creo recordar que es del año 2006 en el estudio suizo del 2006 en población general del 2006, encuentra unas cifras parecidas que ellos no se explican de ninguna manera y se cuestiona la validez de la fórmula MDRD 4 en mujeres mayores de 65 años, precisamente en este grupo de edad. Estos son los datos preliminares que en el contexto de lo que ha explicado el doctor Arias pues esperemos que nos lleven a unos resultados concluyentes. De todas maneras sí podría decir que en la estimación que inicialmente habíamos hecho de un 16% más estos porcentajes me parece que se hace añicos, lo cual va a redundar en mayor potencia del estudio puesto que con el mismo número de pacientes al ser más alta la prevalencia el intervalo de confianza va a ser mucho más estrecho y tendremos una medida realmente mucho más precisa. Gracias.