Определение факторов, влияющих на когнитивные функции у больных с хронической болезнью почек V стадии

Предмет исследования. Пациенты с ХБП V стадии.

Цель исследования. Определение факторов, влияющих на когнитивные функции у больных с ХБП-V.

Материал и методы. В исследование включены пациенты молодого и среднего возраста (от 18 до 60 лет) (n = 40), имеющие терминальную стадию хронической болезни почек (ХБП). Критерии исключения: наличие в анамнезе заболеваний центральной нервной системы; травма головного мозга; эпизоды нарушений мозгового кровообращения различной степени выраженности; ишемическая болезнь сердца; хроническая сердечная недостаточность; беременность; злоупотребление алкоголем; отказ от участия в исследовании. В предыдущей работе были получены данные обследования пациентов на аппаратном комплексе Status PF. Оценивались показатели нейродинамики, включающие определение времени простой зрительно-моторной реакции (ПЗМР) и сложной зрительно-моторной реакции (СЗМР), реакция на движущийся объект (РДО), память и внимание. С помощью корреляционного анализа Спирмена оценивалось влияние на когнитивные функции ряда факторов, предположительно, связанных с нейродинамикой. В качестве таких факторов были выбраны возраст, уровень креатинина, белки NSE и S100, уровень гемоглобина, баллы депрессии по шкале Бека, показатели личностной и ситуативной тревожности.

Результаты. Все пациенты, прошедшие обследование на программном комплексе Status PF, имели легкие нарушения когнитивных функций по показателям нейродинамики, внимания, памяти. У пациентов молодого и среднего возраста, имеющих IV–V стадию ХБП, выявлена корреляция между повышением уровня депрессии, личностной и ситуативной тревожности и креатинина с ухудшением показателей нейродинамики. Между тем низкий уровень гемоглобина приводит к худшим результатам при определении реакции на движущийся объект. Установлена средняя положительная связь уровня депрессии с различными показателями РДО: с РДО_Сред (ρ = 0,405; р = 0,018), с РДО_3сум (ρ = 0,540; р < 0,001), с РДО_3сред (ρ = 0,421; р = 0,007), а также слабая положительная – с СЗМР средняя экспозиция (ρ = 0,358; р = 0,023). Отмечается средняя положительная связь уровня креатинина с РДО_О (ρ = 0,438; р = 0,005). Выявлена слабая положительная связь уровня личностной тревожности с РДО_Зсум (ρ = 0,334; р = 0,035). Выявлена средняя отрицательная связь уровня гемоглобина с РДО_Зсум (ρ = –0,5354; р < 0,001). Определяются слабая положительная связь ситуационной тревожности и ПЗМР количество ошибок (ρ = 0,364; р = 0,021), а также слабая отрицательная – с объемом внимания (ρ = –0,357; р = 0,024). Выявлена слабая отрицательная связь возраста со зрительной памятью на слова (ρ = –0,362; р = 0,022).

Область применения. Амбулаторный и стационарный этап ведения пациентов с ХБП-V

1. Raphael KL, Wei G, Greene T et al. Cognitive function and the risk of death in chronic kidney disease. Am J Nephrol. 2012; 35 (1): 49–57.

2. Yaffe K., Ackerson L., Kurella Tamura M. et al. Chronic kidney disease and cognitive function in older adults: findings from the chronic renal insufficiency cohort cognitive study. J Am Geriatr Soc. 2010; 58 (2): 338–345.

3. Bugnicourt J.M., Godefroy O., Chillon J.M., Choukroun G., and Massy Z.A. (2013). Cognitive disorders and dementia in CKD: the neglected kidney-brain axis. J. Am. Soc. Nephrol. 24, 353–363. DOI: 10.1681/ASN.2012050536.

4. Lee Y J., Kim M.S., Cho S., and Kim S.R. (2013). Association of depression and anxiety with reduced quality of life in patients with predialysis chronic kidney disease. Int. J. Clin. Pract. 67, 363–368. DOI: 10.1111/ijcp.12020.

5. Mogi M., and Horiuchi M. (2011). Clinical interaction between brain and kidney in small vessel disease. Cardiol. Res. Pract. 2011, 306189. DOI: 10.4061/2011/306189.

6. Seliger S.L., Siscovick D.S., Stehman-Breen C.O., Gillen D.L., Fitzpatrick A., Bleyer A., et al. (2004). Moderate renal impairment and risk of dementia among older adults: the Cardiovascular Health Cognition Study. J. Am. Soc. Nephrol. 15, 1904–1911. DOI: 10.1097/01.asn.0000131529.60019.fa

7. Duron E., and Hanon O. (2010). Antihypertensive treatments, cognitive decline, and dementia. J. Alzheimers Dis. 20, 903–914. DOI: 10.3233/JAD-2010–091552.

8. Moreira J. M., Bouissou Morais Soares C. M., Teixeira A. L., Simoes E. S.A.C., and Kummer A.M. (2015). Anxiety, depression, resilience and quality of life in children and adolescents with pre-dialysis chronic kidney disease. Pediatr. Nephrol. 30, 2153–2162. DOI: 10.1007/s00467–015–3159–6.

9. Сергеева Н.С., Маршутина Н.В., Лазутина Т.Н., Мишунина M.IL, Пак Д.Д., Решетов И.Г., Богданова Н.В., Сергеева B.C. Использование серологического опухолеассоциированного маркера S100 для мониторинга больных с меланомой. М.: ФГУ «МНИОИ им. П.А. Герцена Росмедтехнологий». 2008. 18 с. ил. ISBN5–85502–082–7

10. James A. Bonner, Jeff A. Sloan, Kendrith M. Rowland Jr., et al. Significance of Neuron-specific Enolase Levels before and during Therapy for Small Cell Lung Cancer. Clin Cancer Res 2000; 6: 597–601.

11. A. Assini, S. Cammarata, A. Vitali, M. Colucci, L. Giliberto, R. Borghi, et al. Plasma levels of amyloid beta-protein 42 are increased in women with mild cognitive impairment. Neurology. 63(5) (2004) 828–31.

12. G. Ravaglia, P. Forti, F. Maioli, L. Servadei, M. Martelli, G. Arnone, et al., Plasma homocysteine and inflammation in elderly individuals with cardiovascular disease and dementia. Exp. Gerontol. 39 (2004) 443–450.

13. Singh V, Mishra VN, Prajapati GD, Ampapathi RS, Thakur MK, Quantitative metabolic biomarker analysis of mild cognitive impairment in Eastern U. P. and Bihar population, Journal of Pharmaceutical and Biomedical Analysis (2019), DOI: https://doi.org/10.1016/j.jpba.2019.113033

14. Rasmussen LS, Cristiansen M, Hansen PB, et al. Do blood levels of neuron-specific enolase and S-100 protein reflect cognitive dysfunction after coronary artery bypass? Acta Anaesthesiol Scand 1999; 43: 459–500.

15. Bohmer AE, Oses JP, Schmidt AP, et al. Neuron-specific enolase, S100B and glial fibrillary acidic protein levels as outcome predictors in patients with severe traumatic brain injury. Neurosurgery 2011; 68: 1624–1630.

16. Silva FP, Schmidt AP, Valentin LS et al. S 100B protein and neuron-specific enolase as predictors of cognitive dysfunction after coronary artery bypass graft surgery. Eur J Anaesthesiol 2016; 33; 681–689.

17. Ingebrigtsen T, Romner B. Biochemical serum markers for brain damage: a short review with emphasis on clinical utility in mild head injury. Restor Neurol Neurosci 2003; 21: 171–176.

18. Schneider ALS, Jonassaint C, Sharrett AR et al. Hemoglobin, Anemia, and Cognitive Function: The Atherosclerosis Risk in Communities Study. The gerontological society of America. J Gerontol A Biol Sci Med Sci, 2015, Vol. 00, No. 00, 1–8. DOI: 10.1093/gerona/glv158. Advance Access publication September 12, 2015.

19. Chaves PH, Carlson MC, Ferrucci L, Guralnik JM, Semba R, Fried LP. Association between mild anemia and executive function impairment in community-dwelling older women: The Women’s Health and Aging Study II. J Am Geriatr Soc. 2006; 54: 1429–1435. DOI: 10.1111/j.1532–5415.2006.00863.x.

20. Lucca U, Tettamanti M, Mosconi P, et al. Association of mild anemia with cognitive, functional, mood and quality of life outcomes in the elderly: the ‘Health and Anemia’ study. PLoS One. 2008; 3: e1920. DOI: 10.1371/ journal.pone.0001920.

21. Ng TP, Feng L, Niti M, Yap KB. Albumin, haemoglobin, BMI and cognitive performance in older adults. Age Ageing. 2008; 37: 423–429. DOI: 10.1093/ageing/afn102.

22. Gottesman RF, Sojkova J, Beason-Held LL, et al. Patterns of regional cerebral blood flow associated with low hemoglobin in the Baltimore Longitudinal Study of Aging. J Gerontol A Biol Sci Med Sci. 2012; 67: 963–969. DOI: 10.1093/gerona/gls121.

23. Palmer S., Vecchio M., Craig J.C., Tonelli M., Johnson D.W., Nicolucci A., et al. (2013). Prevalence of depression in chronic kidney disease: systematic review and meta-analysis of observational studies. Kidney Int. 84, 179–191. DOI: 10.1038/ki.2013.77.

24. Pratt L.A., and Brody D.J. (2014). Depression in the U.S. household population, 2009–2012. NCHS Data Brief 172, 1–8.

25. Cukor D., Coplan J., Brown C., Peterson R A., and Kimmel P.L. (2008). Course of depression and anxiety diagnosis in patients treated with hemodialysis: a 16-month follow-up. Clin. J. Am. Soc. Nephrol. 3, 1752–1758. DOI: 10.2215/CJN.01120308.

26. Loosman W.L., Rottier M.A., Honig A., and Siegert C.E. (2015). Association of depressive and anxiety symptoms with adverse events in Dutch chronic kidney disease patients: a prospective cohort study. BMC Nephrol. 16, 155. DOI: 10.1186/s12882–015–0149–7.

27. Muller H.H., Englbrecht M., Wiesener M.S., Titze S., Heller K., Groemer T.W., et al. (2015). Depression, anxiety, resilience and coping pre and post kidney transplantation – initial findings from the Psychiatric Impairments in Kidney Transplantation (PI-KT)-Study. PLoS One 10, e0140706. DOI: 10.1371/journal.pone.0140706.

28. Feroze U., Martin D., Kalantar-Zadeh K., Kim J.C., Reina-Patton A., and Kopple J. D. (2012). Anxiety and depression in maintenance dialysis patients: preliminary data of a cross-sectional study and brief literature review. J. Ren. Nutr. 22, 207–210. DOI: 10.1053/j.jrn.2011.10.009.

29. Schouten R. W., Haverkamp G. L., Loosman W. L., Chandie Shaw P. K., Van Ittersum F. J., Smets Y. F.C., et al. (2019). Anxiety symptoms, mortality, and hospitalization in patients receiving maintenance dialysis: a cohort study. Am.J. Kidney Dis. 74 (2), 158–166. DOI: 10.1053/j.ajkd.2019.02.017.

30. Spielberger C.D., Gorssuch R.L., Lushene P.R., Vagg P.R., Jacobs G.A (1983). Manual for the State-Trait Anxiety Inventory. Consulting Psychologists Press.