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Proteinúria e Risco Coronariano

Autor:

Rodrigo Díaz Olmos

Doutor em Medicina pela Faculdade de Medicina da Universidade de são Paulo (FMUSP). Diretor da Divisão de Clínica Médica do Hospital Universitário da USP. Docente da FMUSP.

Última revisão: 12/01/2009

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Proteinúria e Risco Coronariano

 

A relação entre proteinúria e risco coronariano: uma revisão sistemática e metanálise.

The Relationship between Proteinuria and Coronary Risk: A Systematic Review and Meta-Analysis. PLoS Med 2008; 5(10): e207 [Link para Artigo Completo].

 

Fator de Impacto da Revista (PLoS Medicine): 12,601

 

Contexto Clínico

            Marcadores de disfunção renal como proteinúria e albuminúria têm sido associados com doença arterial coronariana, mas a consistência e a força desta relação não foram claramente definidas. Esta falta de clareza levou a grande incerteza em como lidar com a proteinúria na avaliação e no manejo do risco cardiovascular. Com base nestas considerações, os autores realizaram uma metanálise de estudos de coorte publicados com o objetivo de fornecer uma estimativa confiável da força de associação entre proteinúria e doença coronariana.

 

O Estudo

            Os autores fizeram buscas no Medline e no Embase a procura de estudos relatando uma estimativa ajustada por idade ou por múltiplas variáveis e o erro padrão da associação entre proteinúria e doença coronariana. Estudos em que a maioria dos pacientes apresentava doença glomerular ou eram transplantados renais foram excluídos. Dois pesquisadores independentes extraíram de estudos individuais as estimativas da associação entre proteinúria (definida como proteína urinária total > 300mg/dia), microalbuminúria (albumina urinária entre 30 – 300 mg/dia), macroalbuminúria (albumina urinária > 300 mg/dia) e risco de doença coronariana. Estas estimativas foram combinadas utilizando-se um modelo de efeito randômico (vide Dicas de Epidemiologia e Medicina baseada em Evidências). Análises de sensibilidade foram conduzidas para examinar possíveis fontes de heterogeneidade no tamanho do efeito.

 

Resultados

            Um total de 26 estudos de coorte foi identificado envolvendo 169.949 indivíduos e 7.117 eventos coronarianos (27% dos quais fatais). A presença de proteinúria associou-se com um aumento de aproximadamente 50% no risco coronariano (RR: 1,47 IC95% 1,23 – 1,74) após ajuste para fatores de risco conhecidos. Em relação à albuminúria, houve evidências de uma relação dose-resposta: indivíduos com microalbuminúria apresentaram um risco de doença coronariana 50% maior que indivíduos sem microalbuminúria (RR: 1,47 IC95% 1,30 – 1,66); já em indivíduos com macroalbuminúria o risco de doença coronariana foi mais que o dobro em comparação com aqueles sem qualquer evidência de albuminúria (RR: 2,17 IC95% 1,87 – 2,52). Análises de sensibilidade não indicaram nenhuma diferença importante em subgrupos pré-especificados.

 

Aplicações para a Prática Clínica

            A associação entre proteinúria (ou até mesmo microalbuminúria) e doença cardiovascular já é bem conhecida para pacientes diabéticos, e a solicitação de pesquisa de microalbuminúria já faz parte da prática clínica rotineira em relação aos pacientes diabéticos. Entretanto isto é feito muito mais com vistas à prevenção de doença microvascular (nefropatia diabética) do que como um dado adicional para a quantificação do risco de doença macrovascular. Em relação à proteinúria/microalbuminúria no paciente não diabético, embora já existam evidências de que haja uma associação independente destes marcadores de disfunção renal e a incidência de doença cardiovascular, eles ainda não foram incorporados na prática clínica. O estudo HOPE, por exemplo, mostrou que a presença de microalbuminúria em participantes não diabéticos estava associada a um aumento de 61% no risco do desfecho composto (AVC, IAM ou morte por causas cardiovasculares)2. Sendo assim, esta metanálise adiciona mais robustez ao corpo de evidências sobre a associação de proteinúria/microalbuminúria e doença cardiovascular. Resta saber se a associação deste dado adicional (presença ou ausência de proteinúria) à estratificação de risco tradicional levará a uma modificação tal no manejo clínico que tenha impacto sobre algum desfecho clínico importante. Além de um possível papel na estratificação de risco coronariano, a presença de proteinúria pode levar à utilização de terapias com potencial redutor da proteinúria que tenham impacto adicional na redução de desfechos cardiovasculares. Todas estas hipóteses ainda precisam ser documentadas.

 

Dicas de Epidemiologia e Medicina Baseada em Evidências

Modelos de Regressão em Metanálises

Numa metanálise, os resultados dos estudos individuais, ao serem integrados, recebem pesos de acordo com a sua precisão. Esta precisão é determinada pela extensão dos intervalos de confiança (ou o inverso da variância das estimativas de cada estudo). A variância tem dois componentes: a variância do estudo individual e a variância entre estudos diferentes3. Quando se infere ou assume que a variância entre estudos é zero, usa-se um método de integração de resultados chamado modelo de efeitos fixos (fixed-effect model). Neste caso, o peso de cada estudo é dado simplesmente pelo inverso de sua própria variância, que por sua vez depende do tamanho do estudo e do número de eventos no estudo. Quando se considera, além da variância de cada estudo, a influência da variância entre estudos, usa-se o modelo de efeitos aleatórios ou randômicos (random-effects model). Há ainda outra possibilidade de combinação de dados quantitativos, que é feita através do método bayesiano que, como princípio geral, determina que os dados observados devam ser comparados com informações prévias oriundas do conhecimento já existente sobre o fenômeno de interesse4. Dito de outra forma, os modelos de efeitos fixos assumem a existência de um único efeito de tratamento e qualquer variabilidade entre os efeitos estimados de tratamentos dos estudos é completamente devida à variabilidade amostral interna de cada um dos estudos, e os modelos de efeitos aleatórios, por sua vez, assumem que os estudos não são homogêneos, havendo alguma variação entre os estudos devida a diferenças entre as respectivas populações e protocolos empregados (por exemplo, dosagens ou duração do tratamento)5.  Os modelos de efeitos fixos são mais simples de calcular e são apropriados na maioria dos casos, entretanto podem introduzir grandes vieses caso os estudos sejam muito heterogêneos.

 

Bibliografia

1.    Perkovic V, Verdon C, Ninomiya T, Barzi F, et al. The Relationship between Proteinuria and Coronary Risk: A Systematic Review and Meta-Analysis. PLoS Med 2008; 5(10): e207.

2.    Gerstein HC, Mann JF, Yi Q, et al. Albuminuria and risk of cardiovascular events, death, and heart failure in diabetic and nondiabetic individuals. JAMA 2001; 286:421–426.

3.    Lau J, Ioannidis JPA, Schmid CH. Quantitative synthesis in systematic reviews. Annals of Internal Medicine 1997; 127(9): 820-6 [Link para artigo].

4.    Justo LP, Soares BGO, Calil HM. Revisão sistemática, metanálise e medicina baseada em evidências: considerações conceituais. J Bras Psiquiatr 2005; 54(3): 242-247.

5.    Martinez EZ. Metanálise de ensaios clínicos controlados aleatorizados: aspectos quantitativos. Medicina (Ribeirão Preto) 2007; 40 (2): 223-35.

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