Prevalencia de fragilidad en población en diálisis del área sur de Gran Canaria, Factores asociados e impacto en la evolución.

Abstract

INTRODUCCIÓN. El envejecimiento de la población está trayendo como consecuencia un aumento en la prevalencia y en la edad de la población en tratamiento renal sustitutivo. Por ello en los últimos años ha ido creciendo el interés por el estudio de la fragilidad en la población en diálisis. La fragilidad podría definirse como un síndrome o estado de aumento de la vulnerabilidad a situaciones de estrés debido a un descenso de las reservas funcionales biológicas que aumentan el riesgo de evolución desfavorable hacia la discapacidad, hospitalización y fallecimiento. La sarcopenia es una situación de disminución de masa y función muscular con la edad que frecuentemente se asocia al estado de fragilidad. Aunque inicialmente se describió como una situación asociada al envejecimiento, hoy sabemos que hay enfermedades crónicas como la enfermedad renal que provocan un aumento de la fragilidad y su aparición a edades más tempranas. No está bien establecido cuales son las herramientas más adecuadas para detectar la fragilidad en cada situación. En la enfermedad renal crónica se han utilizado más frecuentemente herramientas basadas en pruebas físicas como el fenotipo frágil de Freid, existe menos experiencia con herramientas basadas en escalas multidimensionales como la escala de fragilidad de Edmonton. OBJETIVO. Nuestro objetivo fue estudiar la prevalencia de fragilidad en la población en diálisis en el área sur de Gran Canaria mediante dos herramientas de detección de la misma y estudiar los factores demográficos, clínicos y analíticos asociados a la fragilidad incluida la masa muscular estimada por bioimpedancia. Por último, establecer el impacto de la fragilidad en factores de mala evolución como la hospitalización, la frecuentación al servicio de urgencias y la supervivencia del paciente. MATERIAL Y MÉTODOS. Se incluyeron los pacientes prevalentes en tratamiento renal sustitutivo mediante hemodiálisis y diálisis peritoneal en el área sanitaria sur de Gran Canaria. Se registraron variables demográficas, clínicas y analíticas habituales en la población en diálisis y se realizó una detección de fragilidad mediante la aplicación de dos diferentes herramientas el “Freid Phenotype Frail Index” y la “Edmonton Frailty Scale”. Posteriormente se registró durante el año siguiente todas las visitas al servicio de urgencias hospitalario, todos los episodios de hospitalización y el tiempo hasta la primera hospitalización para estudiar su asociación con el nivel de fragilidad. Se realizó un seguimiento de 29 meses para estudiar el impacto de la fragilidad en la supervivencia del paciente. En un subgrupo de pacientes incluidos en el estudio se realizó estudio de composición corporal con bioimpedancia multifrecuencia y bioimpedancia monofrecuencia con el objeto de estudiar la asociación entre los parámetros de masa muscular y los niveles de fragilidad. RESULTADOS. Se incluyeron 308 pacientes 277 en hemodiálisis y 31 en diálisis peritoneal, media de edad de 61,9±14 años, 65,6% hombres, 54,2% diabéticos. Utilizando el FPFI 37,7% eran frágiles, 44,5% prefrágiles y 17,9% no frágiles. Utilizando el EFS 27,9% eran frágiles, 17,5% vulnerables y 54,5% no frágiles. Entre los menores de 65 años 14,4% con EFS y 16,3% con FPFI eran frágiles. Se observó una escasa concordancia en la clasificación de fragilidad con ambas herramientas. Los principales factores asociados a la fragilidad fueron edad, sexo femenino, índice de comorbilidad de Charlson, diabetes, niveles bajos de albúmina, ácido úrico y CPK. La tasa de hospitalización fue de 818 ingresos por 1000p/año para los frágiles según EFS y 386 ingresos por 1000p/año para no frágil (P<0,005 en análisis multivariante). La tasa de hospitalización fue de 786 ingresos por 1000p/año para los frágiles según FPFI y 263 ingresos por 1000p/año para no frágiles (P<0,005 en análisis multivariante). El Hazard Ratio para tiempo hasta el primer ingreso fue 2,01 veces mayor (IC95%:1,28-3,15; P<0,005) en los frágiles con EFS frente a no frágiles, y 2,94 veces mayor (IC95%:1,46-5,91; P<0,005) en los frágiles con FPFI frente a no frágiles. La tasa de visitas a urgencias fue significativamente mayor en los frágiles con EFS y con FPFI frente a no frágiles: 3086 visitas frente a 1411 por 1000p/año medida la fragilidad con EFS (P<0,0001) y 2773 frente a 1052 visitas por 1000p/año medida la fragilidad con FPFI (P<0,0005). La supervivencia mediante una regresión de Cox mostró un mayor riesgo de mortalidad en los pacientes frágiles frente a no frágiles con EFS HR 2,57 (IC95%:1,54-4,27; P<0,001). A pesar de encontrar una tendencia a mayor riesgo de mortalidad en los pacientes frágiles frente a no frágiles con FPFI esta no resultó significativa HR 2,16 (IC95%:0,90-5,20; P=0,083). Cuando se analizaron los parámetros de masa muscular con bioimpedancia parece existir una asociación negativa con la fragilidad, sin embargo, cuando dicha relación se ajustó para edad y sexo se perdía dicha asociación entre ambas. CONCLUSIONES: Se confirma una alta prevalencia de fragilidad en diálisis, incluso en pacientes menores de 65 años con ambas herramientas de detección. Observamos una baja concordancia en la detección de fragilidad con ambos test. Se encontró una asociación entre variables demográficas, clínicas y analíticas de mal pronóstico con la fragilidad. Se encontró una asociación entre los niveles de fragilidad con marcadores de mala evolución como la tasa de hospitalización y frecuentación de servicios de urgencias. También se objetivó una disminución de la supervivencia en los pacientes frágiles frente a no frágiles detectados con el EFS, mientras que esta diferencia no fue significativa cuando la fragilidad se detectó con FPFI. No pudimos demostrar una asociación entre fragilidad y disminución de masa muscular medida con bioimpedancia eléctrica.

INTRODUCTION. Population ageing is leading to an increase in the prevalence and age of the population undergoing renal replacement therapy. Therefore, there is growing interest in the study of frailty in the dialysis population. Frailty could be defined as a syndrome or state of increased vulnerability to stressful situations due to reduced physiological reserves, which increases the risk of adverse outcomes such as disability, hospitalization and death. Sarcopenia is the loss of mass and muscle function with age that is often associated with frailty. Although frailty was initially a condition associated with ageing, we now know that chronic diseases such as kidney disease lead to increasing frailty and its presentation at earlier ages. There are several frailty measurement tools to evaluate frailty but there is no agreement in the appropriate use of the frailty tools depending on different contexts and purposes. In chronic kidney disease, tools based on physical performance such as Freid Phenotype Frail Index (FPFI) have been frequently used, and there is less experience with tools based on multidimensional scales such as Edmonton's Frailty Scale (EFS). OBJECTIVES. Our objective was to study the prevalence of frailty in the dialysis population in the southern area of Gran Canaria using two detection tools, and to study the demographic, clinical and analytical factors associated with frailty, including muscle mass estimated by bioimpedance. Moreover, our objective was to establish the impact of frailty on factors of poor evolution such as hospitalization, emergency care attendance and patient survival. MATERIAL AND METHODS. Prevalent patients undergoing renal replacement therapy through hemodialysis and peritoneal dialysis in the southern area of Gran Canaria were included. Demographic, clinical and routine biochemical variables commonly used in the dialysis population were recorded. Frailty detection was performed by applying two different tools, “FPFI” and “EFS”. Subsequently, during the following year, all visits to the hospital emergency care department, all hospitalization episodes and the time to the first hospitalization were recorded in order to study their association with the level of frailty. A 29-month follow-up was carried out to study the impact of frailty on patient survival. In a subgroup of patients included in the study, a body composition study with multifrequency and monofrequency electric bioimpedance was carried out in order to study the association between muscle mass parameters and levels of frailty. RESULTS. 308 patients were included, 277 on hemodialysis and 31 on peritoneal dialysis, mean age 61.9 ± 14 years, 65.6% men, 54.2% diabetic. Using the FPFI, 37.7% were fragile, 44.5% pre-fragile, and 17.9% non-fragile. Using the EFS, 27.9% were fragile, 17.5% vulnerable, and 54.5% non-fragile. Among patients under 65 years of age, 14.4% were frail using EFS and 16.3% were frail using FPFI. We found a lack of concordance between both tools. The main factors associated with frailty were age, female gender, Charlson comorbidity index, diabetes, low levels of albumin, uric acid and creatine phosphokinase. The hospitalization rate was 818 admissions per 1000p/year for frail patients according to EFS and 386 admissions per 1000p/year for non-frail patients (P <0.005 in multivariate analysis). The hospitalization rate was 786 admissions per 1000p /year for the frail according to FPFI and 263 admissions per 1000p/year for the non-frail (P <0.005 in multivariate analysis). Hazard Ratio for time to first admission was 2.01 times higher (95% CI:1.28-3.15; P<0.005) in the fragile with EFS versus the non-fragile, and 2.94 times higher (95% CI:1.46-5.9; P<0.00 5) in the fragile with FPFI versus the non-fragile. The rate of visits to the emergency care department was significantly higher in frail patients using both EFS and FPFI compared to non-frail patients: 3,086 visits compared to 1,411 visits per 1000p/year using EFS (P <0.0001) and 2,773 compared to 1,052 visits per 1000p/year using FPFI (P <0.0005). Survival using a Cox regression model showed a higher risk of mortality in frail versus non-frail patients with EFS HR 2.57 (95% CI: 1.54-4.27; P <0.001). Despite finding a trend towards a higher risk of mortality in frail versus non-frail patients with FPFI, this was not significant, HR 2.16 (95% CI: 0.90-5.20; P = 0.083). When the muscle mass parameters were analyzed with bioimpedance, there seemed to be a negative association with frailty. However, this association disappeared when it was adjusted for age and sex. CONCLUSIONS: A high prevalence of frailty on the dialysis population is confirmed using both detection tools, even in patients under 65 years of age. We observed a lack of concordance in the detection of frailty with both tests. We found an association between frailty and demographic, clinical and analytical variables of poor prognosis. An association was found between levels of frailty and markers of poor outcome such as the rate of hospitalization and attendance at emergency services. A decrease in survival was also found in frail versus non-frail patients when frailty was detected with the EFS, while this difference was not significant when detected with FPFI. We were unable to demonstrate an association between frailty and decreased muscle mass measured with electrical bioimpedance.