Approche clinique de la nutrition en HD - Hemotech€¦ · nPCR,PNA Marqueurspotentiels: Apportalimentaires questionnairesalimentaires calorimétriedirecteouindirecte compositioncorporelle

Groupe ARNOS

Une approche cliniquede la nutrition en hémodialyse

Xavier Moreau-Gaudry

Groupe ARNOS

16 octobre 2015

Les bonnes pratiques en DialyseMarseille

15 & 16 octobre 2015Groupe ARNOS Approche clinique de la nutrition en HD 16 octobre 2015 1 / 30

Généralités

Plan

1 Généralités

2 Surmotalité & BMIImpact du BMI dans pop. généraleSurmortalité en dialyseImpact BMI en HD

3 BMI : variable de confusion ?

4 Mise en place d’un scorePourquoi et CommentGNRIMISScore ARNOSScore ARO : Vers le score institutionnel ?

5 Conclusion

6 Bibliographie

Groupe ARNOS Approche clinique de la nutrition en HD 16 octobre 2015 2 / 30

Généralités

Contraintes en dialyse [1]

Ressource médicaleTemps consacréCoûtsFaisabilitéOptimisation(Bénéfice/coût) pour lePatient

Cout moyen par patient (2007)

Couts annuels (2007)

HAS


Généralités

Une solution proposée

Idée

Efficience

Valorisation des données possédées


Surmotalité & BMI

Plan

1 Généralités




5 Conclusion

6 Bibliographie


Surmotalité & BMI Impact du BMI dans pop. générale

Obésité & Mortalité globale [2]

57 études prospectives894 576 individusEurope/ AmériqueNordAjusté pour

âgegenreFumeur / NonFumeurNiveau d’étude

Whitlock, G. ; Lewington, S. ; Sherliker, P. ; Clarke, R. ; Emberson, J. ; Halsey, J. ; Qizilbash, N. ; Collins, R. & Peto, R.


Surmotalité & BMI Impact du BMI dans pop. générale

Obésité & Mortalité cardio-vasculaire [2]

Whitlock, G. ; Lewington, S. ; Sherliker, P. ; Clarke, R. ; Emberson, J. ; Halsey, J. ; Qizilbash, N. ; Collins, R. & Peto, R.


Surmotalité & BMI Surmortalité en dialyse

Surmortalité en dialyse [3]

Synthèse :Surmortalité quelque soit l’agePrédomine chez la femmeConséquence : recherche population cible pour laquelle une amélioration estpossible

Registre français des traitements de suppléance de l’insuffisance rénale


Surmotalité & BMI Impact BMI en HD

Reverse Epidemiology : BMI [4]

Hazard ratio en fonction duBMI418 055 patientsUSRD de 1/4/95 à1/11/2000ajusté pour

laboratoirecomorbiditésdonnées démographiques

Le ParadoxeReverse Epidemioly : Augmentation mortalité avec Augmentation BMI

Johansen, K. L. ; Young, B. ; Kaysen, G. A. & Chertow, G. M


BMI : variable de confusion ?

Plan

1 Généralités




5 Conclusion

6 Bibliographie



Variabilité intrinsèque du BMI (ARNOS) [5]

Par espérance de vie

BMI(+) > BMI(-)BMI(+)Creat(+) > BMI(+)Creat(-)

Moreau-Gaudry X. ; Jean G. ; Berrerd-Genet L ; Lataillade D. ; Trolliet P. & Fouque D.



Survie & stratification Créatinine sérique (ARNOS) [6]

Moreau-Gaudry X. ; Guebre-Egziabher F. ; Jean G. ; Genet L. ; Lataillade D. ; Legrand E. ; Kuentz F. ; Trolliet P. & Fouque D.



Creatinine : Implication à prendre en compte (ARNOS)

données cohorte ARNOS non publiées Moreau-Gaudry X.



Creatinine : un équivalent de la Masse Maigre [7]

"... We have also reviewed the role of dietary meat intake in serum creatinine variabilityalong with several biomarkers of dietary meat intake (creatine, carnitine, carnosine,ophidine, anserine, 3-methyl-L-histidine and 1-methylhistidine).In summary, none of thesebiomarkers was studied in CKD patients. We advance the hypothesis that in both healthand disease, under steady state, serum creatinine can serve as a reliable muscle massbiomarker if appropriate adjustment for full or residual kidney function and dietary meatintake is undertaken."Patel, S. S. ; Molnar, M. Z. ; Tayek, J. A. ; Ix, J. H. ; Noori, N. ; Benner, D. ; Heymsfield, S. ; Kopple, J. D.

Kovesdy, C. P. & Kalantar-Zadeh, K.



Rôle de la dénutrition

http://www.metronews.fr/sport/sotchi-2014-ski-alpin-pas-de-jeux-olympiques-pour-marion-rolland/mmit!3BngEjHmD7bOg/



Concept Protein Energy Wasting Part1 (1) [8]

Fouque, D. ; Kalantar-Zadeh, K. ; Kopple, J. ; Cano, N. ; Chauveau, P. ; Cuppari, L. ; Franch, H. ; Guarnieri, G. ; Ikizler, T. A. ; Kaysen, G.

Lindholm, B. ; Massy, Z. ; Mitch, W. ; Pineda, E. ; Stenvinkel, P. ; Treviño-Becerra, A. ; Trevinho-Becerra, A. & Wanner, C.Groupe ARNOS Approche clinique de la nutrition en HD 16 octobre 2015 16 / 30


Protein Energy Wasting part 2 [8]

Marqueurs utilisables(2008) :

Biologie

Serum AlbumineSerum PreAlb.Serum Cholesterol

BMI et variation

Masse musculaire

Réduction massemusculaireRéduction circ.brachialeCreatinine

Apport protéique

nPCR, PNA

Marqueurs potentiels :Apport alimentaires

questionnaires alimentairescalorimétrie directe ou indirecte

composition corporelle

Impédancemétriepotassium total, urée totaleScanner et IRM (Muscle)Autres

Biologie

Transferrine, urée ; TG,bicar,TNFLeptine, Ghreline, GH, CRP,IL-6

Score de nutrition

SGA (DMS, CANUSA, MIS)Autre (GNRI)

Fouque, D. ; Kalantar-Zadeh, K. ; Kopple, J. ; Cano, N. ; Chauveau, P. ; Cuppari, L. ; Franch, H. ; Guarnieri, G. ; Ikizler, T. A. ; Kaysen, G.

Lindholm, B. ; Massy, Z. ; Mitch, W. ; Pineda, E. ; Stenvinkel, P. ; Treviño-Becerra, A. ; Trevinho-Becerra, A. & Wanner, C.Groupe ARNOS Approche clinique de la nutrition en HD 16 octobre 2015 17 / 30

Mise en place d’un score

Plan

1 Généralités




5 Conclusion

6 Bibliographie


Mise en place d’un score Pourquoi et Comment

Score et variables Biologiques [9]

Note : 90 HD, Survie 3 ans

Fiedler, R. ; Jehle, P. M. ; Osten, B. ; Dorligschaw, O. & Girndt, M.


Mise en place d’un score Pourquoi et Comment

Fil conducteur pour le choix d’un score

Répondre à un objectifNon consommateur de ressourceRéalisable en pratique quotidienne (consommation de temps)

Facilement compréhensibleBonne corrélation avec LE sens cliniqueReproductibleRésolve les situations d’interprétation délicateEvaluation du risque entre patient bien musclé qui mange peut et celui moins musclé qui mange bien

Repose sur un concept généralPrenne en compte des variables sur lequel on peut agir


Mise en place d’un score GNRI

Exemple GNRI [10]

SimpleAlbuminePoidsPoids idéal

MaisBeaucoup de causes pourvariation AlbuminePrise en compte apportalimentaire : indirectePas de différence massemaigre/grasse

Kobayashi, I. ; Ishimura, E. ; Kato, Y. ; Okuno, S. ; Yamamoto, T. ; Yamakawa, T. ; Mori, K. ; Inaba, M. & Nishizawa, Y.


Mise en place d’un score MIS

Exemple MIS

MIS : Marqueurs pris encompte :[11]

Variation de poidsApport alimentaireSyndrome digestifCapacité fonctionnelleTemps de dialyseMasse grasseMasse maigreBMISerum AlbumineTIBC (capacité total fixationFer)

Kalantar-Zadeh, K. ; Block, G. ; Horwich, T. & Fonarow, G. C.

MIS & survie : [9]

Fiedler, R. ; Jehle, P. M. ; Osten, B.

Dorligschaw, O. & Girndt, M.


Mise en place d’un score MIS

Comparaison MIS & GNRI [12]

eberashvili, I. ; Azar, A. ; Sinuani, I. ; Kadoshi, H. ; Shapiro, G. ; Feldman, L. ; Averbukh, Z. & Weissgarten, J.


Mise en place d’un score Score ARNOS

Score Protein Energy Wasting [13] et apparentés [14]

Définition :SerumCreatinine/surface :seuil 380nPCR : seuil 0.8BMI : seuil 23

Avantages :Calculable automatiquementNe consomme pas deressourcesPrends en compte

Critère biologiqueApport alimentaireBMI

On peut agir sur chacune descomposantes du score

13 :Moreau-Gaudry, X. ; Jean, G. ; Genet, L. ; Lataillade, D. ; Legrand, E. ; Kuentz, F. & Fouque, D.

14 :Foucan, L. ; Merault, H. ; Velayoudom-Cephise, F.-L. ; Larifla, L. ; Alecu, C. & Ducros, J.



Survie en fonction du score ARNOS [13]

Moreau-Gaudry, X. ; Jean, G. ; Genet, L. ; Lataillade, D. ; Legrand, E. ; Kuentz, F. & Fouque, D.



Survie en fonction variation du score ARNOS [13]

0.0 0.5 1.0 1.5 2.0 2.5 3.0 3.5

0.6

0.7

0.8

0.9

1.0

Time (years)

Surv

ival

Delta Score < 0Delta Score = 0Delta Score > 0

Moreau-Gaudry, X. ; Jean, G. ; Genet, L. ; Lataillade, D. ; Legrand, E. ; Kuentz, F. & Fouque, D.


Mise en place d’un score Score ARO : Vers le score institutionnel ?

Méthodologie calquée sur celle du score de Framingham [15]

Floege, Jü. ; Gillespie, I. A. ; Kronenberg, F. ; Anker, S. D. ; Gioni, I.

Richards, S. ; Pisoni, R. L. ; Robinson, B. M. ; Marcelli, D. ; Froissart, M. & Eckardt, K.-U.Groupe ARNOS Approche clinique de la nutrition en HD 16 octobre 2015 27 / 30

Conclusion

Plan

1 Généralités




5 Conclusion

6 Bibliographie


Conclusion

Score ARNOSCompatible PEWIntégrant alimentation (nPCR), Masse maigre (Creat/S), Morphtype (BMI)

identifier la population cible (Sur-risque de mortalité)Pour cette population : Intensifier

la surveillancel’éducation thérapeutiqueprogramme diététiquelutter contre les facteurs de risquesSurveillance par des outils objectifs

Et surtout, que le score

respecte le sens clinique et l’observation du patient


Bibliographie

Plan

1 Généralités




5 Conclusion

6 Bibliographie


Bibliographie

HAS.Evaluation médico-économique des stratégies de prise en charge de l’insuffisance rénale en france,2010.

Prospective Studies Collaboration , Gary Whitlock, Sarah Lewington, Paul Sherliker, Robert Clarke,Jonathan Emberson, Jim Halsey, Nawab Qizilbash, Rory Collins, and Richard Peto.Body-mass index and cause-specific mortality in 900 000 adults : collaborative analyses of 57prospective studies.Lancet, 373(9669) :1083–1096, Mar 2009.

ABM.rapport annuel 2013.

Kirsten L. Johansen, Belinda Young, George A. Kaysen, and Glenn M. Chertow.Association of body size with outcomes among patients beginning dialysis.Am J Clin Nutr, 80(2) :324–332, Aug 2004.

Xavier Moreau-Gaudry, Guillaume Jean, Leslie Berrerd-Genet, Dominique Lataillade, Pierre Trolliet,and D. Fouque.Are All Body Mass Indexes (BMI) Equally Protective in Maintenance Hemodialysis ?ARNOS Collaborative Study, asn 2007 su-po642 edition, nov 2007.

Xavier Moreau-Gaudry, Fitsum Guebre-Egziabher, Guillaume Jean, Leslie Genet, DominiqueLataillade, Eric Legrand, Francois Kuentz, Pierre Trolliet, and Denis Fouque.Serum creatinine improves body mass index survival prediction in hemodialysis patients : A 1-yearprospective cohort analysis from the arnos study.J Ren Nutr, pages –, 2011.

Sapna S. Patel, Miklos Z. Molnar, John A. Tayek, Joachim H. Ix, Nazanin Noori, Deborah Benner,Steven Heymsfield, Joel D. Kopple, Csaba P. Kovesdy, and Kamyar Kalantar-Zadeh.


Bibliographie

Serum creatinine as a marker of muscle mass in chronic kidney disease : results of a cross-sectionalstudy and review of literature.J Cachexia Sarcopenia Muscle, 4(1) :19–29, Mar 2013.

D. Fouque, K. Kalantar-Zadeh, J. Kopple, N. Cano, P. Chauveau, L. Cuppari, H. Franch,G. Guarnieri, T. A. Ikizler, G. Kaysen, B. Lindholm, Z. Massy, W. Mitch, E. Pineda, P. Stenvinkel,A. Treviño-Becerra, A. Trevinho-Becerra, and C. Wanner.A proposed nomenclature and diagnostic criteria for protein-energy wasting in acute and chronickidney disease.Kidney Int, 73 :391—398, 2008.

Roman Fiedler, Peter M. Jehle, Bernd Osten, Otgontogoo Dorligschaw, and Matthias Girndt.Clinical nutrition scores are superior for the prognosis of haemodialysis patients compared to labmarkers and bioelectrical impedance.Nephrol Dial Transplant, 24 :3812—3817, 2009.

Ikue Kobayashi, Eiji Ishimura, Yoko Kato, Senji Okuno, Tadashi Yamamoto, Tomoyuki Yamakawa,Katsuhito Mori, Masaaki Inaba, and Yoshiki Nishizawa.Geriatric nutritional risk index, a simplified nutritional screening index, is a significant predictor ofmortality in chronic dialysis patients.Nephrol Dial Transplant, 25(10) :3361–3365, Oct 2010.

Kamyar Kalantar-Zadeh, Joel D. Kopple, Michael H. Humphreys, and Gladys Block.Comparing outcome predictability of markers of malnutrition-inflammation complex syndrome inhaemodialysis patients.Nephrol Dial Transplant, 19(6) :1507–1519, Jun 2004.

Ilia Beberashvili, Ada Azar, Inna Sinuani, Hadas Kadoshi, Gregory Shapiro, Leonid Feldman, ZhanAverbukh, and Joshua Weissgarten.Comparison analysis of nutritional scores for serial monitoring of nutritional status in hemodialysispatients.


Bibliographie

Clin J Am Soc Nephrol, 8(3) :443–451, Mar 2013.

Xavier Moreau-Gaudry, Guillaume Jean, Leslie Genet, Dominique Lataillade, Eric Legrand, FrançoisKuentz, and Denis Fouque.A simple protein-energy wasting score predicts survival in maintenance hemodialysis patients.J Ren Nutr, 24(6) :395–400, Nov 2014.

Lydia Foucan, Henri Merault, Fritz-Line Velayoudom-Cephise, Laurent Larifla, Cosmin Alecu, andJacques Ducros.Impact of protein energy wasting status on survival among afro-caribbean hemodialysis patients : a3-year prospective study.Springerplus, 4 :452, 2015.

Jürgen Floege, Iain A. Gillespie, Florian Kronenberg, Stefan D. Anker, Ioanna Gioni, SharonRichards, Ronald L. Pisoni, Bruce M. Robinson, Daniele Marcelli, Marc Froissart, and Kai-UweEckardt.Development and validation of a predictive mortality risk score from a european hemodialysis cohort.

Kidney Int, 87(5) :996–1008, May 2015.


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