La enfermedad renal crónica (ERC) afecta al 9,1% de la población global1 y al 15% de la española2. Confiere un riesgo elevado de eventos adversos y es uno de los mayores contribuyentes de peor pronóstico a nivel global3. En España, el 1% de estos pacientes precisan tratamiento renal sustitutivo (TRS), que consume hasta el 5% del presupuesto sanitario4. Entre las modalidades de TRS, el 55% tiene un trasplante renal (TR) funcionante, habiéndose realizado 3.688 TR en 20235.

En pacientes trasplantados y no trasplantados, la función renal se valora utilizando filtrado glomerular (FG) y proteinuria. La organización KDIGO (Kidney Disease: Improving Global Outcomes) clasifica la ERC por estadios a partir de estos parámetros1. La proteinuria y albuminuria son resultados medidos, mientras que FG puede ser medido (FGm) o estimado (FGe) mediante ecuaciones validadas.

El FGm, preciso pero complejo y poco disponible mediante aclaramiento de inulina o uso de isótopos6, se reserva para casos concretos en centros especializados. El FGe está disponible desde entorno hospitalario hasta centros ambulatorios. Su utilidad es clave en TR para entender y adelantarnos a las comorbilidades que desarrolla la ERC, y al estadificarla, establecemos niveles de enfermedad que sirven a la comunidad médica, más allá de la nefrología, para el ajuste farmacológico, indicación de pruebas diagnósticas y estrategias terapéuticas.

La ecuación más utilizada en la práctica clínica es CKDEPI-2009 tanto en pacientes trasplantados como no trasplantados, con sus ventajas, pero también limitaciones como fórmula de estimación6. A pesar de sus actualizaciones, como la eliminación del factor racial en 20217, destaca su validación en población entre 18 y 70 años, disminuyendo su precisión fuera de este intervalo8. Con el objetivo de disminuir la imprecisión respecto al FGm, se diseñan nuevas fórmulas más fiables que además incluyan todo el espectro de edad.

En 2020, el grupo European Kidney Function Consortium (EKFC) propuso una nueva ecuación basada en población europea, utilizando los mismos parámetros que CKDEPI-2009: creatinina sérica, edad y sexo. El EKFC pretende mejorar la limitación de CKDEPI respecto a la edad, su validez en edades extremas, así como su precisión general respecto al FGm9. Pocos estudios han comparado ambas fórmulas en trasplantados, población generalmente excluida. Nuestro objetivo es evaluar el impacto clínico de ambas ecuaciones en comportamiento, relación con comorbilidades y clasificación de ERC en nuestra cohorte de TR.

Realizamos un estudio observacional retrospectivo incluyendo los TR realizados en nuestro centro desde el 1 de enero de 2006 hasta el 15 de febrero de 2022, con supervivencia del injerto superior a un año. Excluimos a los menores de 18 años y de raza no caucásica. Recogimos parámetros analíticos al año postrasplante; utilizando creatinina sérica estandarizada (método enzimático), sexo y edad, empleamos las ecuaciones CKDEPI-2009 y EKFC para calcular el FGe (tabla S1).

Recogimos hemoglobina, bicarbonato, fósforo y potasio séricos, para definir comorbilidades asociadas a ERC: anemia (hemoglobina <11g/dL en mujeres, <12g/dL en varones), hiperfosfatemia (fósforo >4,5mg/dL), hiperpotasemia (potasio >5mEq/L) y acidosis (bicarbonato <22mEq/L). Evaluamos la capacidad discriminativa de ambas ecuaciones para estas comorbilidades con curvas ROC mediante la comparación del área bajo la curva (AUC).

Estudiamos asociación entre valores de FGe para cada paciente mediante correlación de Spearman y su concordancia e intercambiabilidad mediante coeficiente de correlación intraclase (CCI) de Lin.

Definimos sesgo entre ecuaciones como la diferencia entre valores de FGe por CKDEPI-2009 y EKFC (FGe-CKDEPI-2009 – FGe-EKFC). Realizamos un gráfico de Bland-Altman para detectar sesgos sistemáticos o patrones de dispersión. Construimos un gráfico de dispersión con ajuste LOESS para estudiar visualmente la relación entre edad y sesgo. Evaluamos la significación estadística del sesgo mediante la prueba de Wilcoxon para datos pareados.

En estudio por subgrupos, como datos independientes empleamos la prueba U de Mann-Whitney para las categorías sexo y diabetes mellitus (DM), y la de Kruskal-Wallis para grupos de edad, con U de Mann-Whitney post-hoc entre pares con corrección de Bonferroni. Realizamos un modelo de regresión lineal múltiple con el sesgo como variable dependiente, y edad, sexo y DM como independientes, para evaluar su influencia simultánea.

Analizamos cómo EKFC reclasifica a los pacientes en estadios de ERC en comparación con CKDEPI-2009 mediante tablas de contingencia. Empleamos el test de Chi-Cuadrado (χ2) para detectar asociación y el coeficiente Kappa ponderado (κ) como medida de acuerdo entre ecuaciones, considerando >0,80 como concordancia muy buena.

Utilizamos SPSS y MedCalc para el análisis estadístico. Expresamos las variables cuantitativas como media±desviación estándar o mediana y rango intercuartílico (RIQ) según la distribución. Presentamos las variables cualitativas como frecuencias absolutas y porcentajes. Este estudio ha sido aprobado por el Comité de Ética de nuestro centro (2025.139).

Entre enero de 2006 y febrero de 2022, realizamos 628 TR con supervivencia del injerto superior a un año. Doce pacientes no caucásicos fueron excluidos. En total estudiamos 616 pacientes; recogemos sus características en la tabla 1. El 31,2% (192) eran mujeres y el 41,2% (254) diabéticos. El 14,1% (87) tenían entre 18 y 40 años, y el 37,3% (230) >60 años. Según CKDEPI-2009, el 54,3% presentaban ERC estadio 3.

Los valores de FGe en ambas ecuaciones mostraron asociación muy alta, con coeficiente de Spearman 0,9956 (p<0,001) y CCI 0,9945 (IC 95%: 0,9936-0,9952), representado en la figura S1, manteniéndose >0,99 en todos los subgrupos analizados (edad, sexo y DM).

La comparación de los valores de FGe obtenidos con ambas ecuaciones se diferencian significativamente con test de Wilcoxon (tabla S2). La mediana del sesgo fue de +0,2mL/min [−1,0-1,6], con valores extremos de –3,2 a 9,1mL/min, indicando que CKDEPI tendió a estimar valores más altos que EKFC.

En análisis estratificados, el sesgo mantuvo significación estadística en mujeres (0,6mL/min; p<0,001) y diabéticos (0,4mL/min; p=0,046) según Mann-Whitney. Ajustado mediante regresión múltiple, las diferencias se mantuvieron para sexo y edad (p<0,001), no así para DM (p=0,624). Por grupos de edad no detectamos diferencias significativas en el sesgo entre pacientes de 18-40 y >40-60 años, pero ambos grupos presentaron diferencias significativas frente a >60 años (fig. S2), donde el sesgo fue mayor (mediana: 1,4mL/min). La relación entre sesgo y edad dibuja una curva en V (fig. 1): el sesgo disminuye desde los 20 hasta los 40 años y aumenta a partir de esa edad.

Figura 1.

Gráfico de dispersión con ajuste LOESS entre la edad y el sesgo como la diferencia entre las ecuaciones CKDEPI-2009 y EKFC para estimar el filtrado glomerular.

En el análisis de Bland-Altman (fig. 2) observamos una relación no lineal, con un punto de inflexión en torno a 45mL/min/1,73m2 de FGe promedio, con sesgo a favor de CKDEPI-2009 en valores más altos y a favor de EKFC en los más bajos. La dispersión fue mayor en estadios 1-3a: la mediana (RIQ) del sesgo fue +2,3mL/min (0,9-5,4) en estadio 1, +1,2mL/min (0,3-2,7) en estadio 2, +0,5mL/min (−0,6-1,7) en estadio 3a, +0,2mL/min (−0,9-1,1) en estadio 3b y −1,0mL/min (−1,5 a −0,3) en estadio 4.

Figura 2.

Gráfico de Bland-Altman relacionando el filtrado glomerular estimado (FGe) a través del sesgo como la diferencia entre FGe por CKDEPI 2009 menos FGe por EKFC en la línea de ordenadas y el promedio de ambos valores en cada paciente en abscisas, con línea de ajuste LOESS por Tri-cube (SPSS).

La clasificación por estadios de ERC mostró concordancia muy buena entre ambas ecuaciones (κ ponderado=0,946). En todos los subgrupos κ superó 0,9, siendo el menor 0,921 en >60 años. La prueba χ2 resultó significativa (p<0,001) tanto en global como en todos los subgrupos.

El 3,57% de los pacientes fueron reclasificados a estadio superior con EKFC y el 2,92% a estadio inferior. La figura 3 muestra que la reclasificación ascendente ocurrió sobre todo a mayor FGe, mientras que la descendente ocurrió en aquellos con menor FGe. Este patrón se mantuvo al estratificar por edad, más marcado en >60 años.

Figura 3.

Representación de la reclasificación en gráfico de barras apiladas. En la figura A se presenta la muestra global con los estadios y el número bruto de pacientes según si se mantienen en el mismo estadio, se reclasifican a mejor o a peor estadio según EKFC respecto a CKDEPI 2009, con el porcentaje respecto al total en el eje vertical; obsérvese que a mejor función renal se observa más reclasificación a estadio menor, mientras ocurre lo contrario en aquellos con peor función renal (siendo menos valorable el estadio 5 por su baja muestra). En la figura B se muestra el porcentaje de reclasificación a mejor o a peor grado en cada uno de los subgrupos estudiados, con el coeficiente kappa de acuerdo en cada subgrupo; destaca la dirección de la reclasificación a mayor estadio en mujeres, DM y >60 años, en contraste con a menor en <60 años. DM: diabetes mellitus; ERC: enfermedad renal crónica.

La capacidad predictiva mediante AUC fue inferior a 0,8 para todos los eventos. Observamos el mejor rendimiento para CKDEPI-2009 en hiperfosfatemia (AUC=0,770; IC 95%: 0,735-0,803) y el peor en hiperpotasemia (AUC=0,619; IC 95%: 0,589-0,648).

En la comparación directa con EKFC, solo encontramos diferencias estadísticamente significativas a favor de CKDEPI-2009 en acidosis en varones (AUC=0,784 vs. 0,777; p=0,0436) y en hiperpotasemia en el grupo de >40-60 años (AUC=0,601 vs. 0,594; p=0,0127) (tabla S3, fig. S3).

Nuestro estudio evalúa el impacto clínico del uso de FGe-EKFC en TR comparándolo con FGe-CKDEPI-2009. Ambos presentan correlación positiva muy alta con concordancia excelente, pero diferencias significativas donde EKFC estima valores menores que CKDEPI especialmente en mujeres, mayores de 60 años y estadios 1-3a de ERC. Mientras que el punto de inflexión de EKFC son los 40 años10, observamos la mayor diferencia a partir de los 60. Esta es esperada, ya que EKFC se ajusta intentando adecuar FGe a los cambios fisiológicos asociados a la edad, asemejándose con más precisión al FGm en población caucásica9,11–13. En un estudio sobre población TR comparando EKFC con CKDEPI-2009, CKDEPI-2021 y MDRD respecto FGm por inulina —donde MDRD demostró los mejores resultados salvo en pacientes sin ERC— EKFC obtuvo los mejores resultados en mayores de 65 años, además de rendimiento no inferior a MDRD en la muestra total. La ecuación con más error respecto al FGm fue CKDEPI-202112.

Es asumible que el sesgo se atribuya a variaciones en la sensibilidad a la edad dado su diseño, pero no a comorbilidades como DM, cuya significación en modelo bivariado desaparece ajustada por edad y sexo. Se ha demostrado que ambas ecuaciones son menos precisas en pacientes diabéticos, sin causa clara, y no a favor de una u otra en concreto14, sugiriendo que debemos realizar una valoración renal global y no sólo guiarnos por FGe. Delanaye et al. aquí comprueban que resultarían más precisas EKFC utilizando cistatina C (CysC) o la combinación CysC y creatinina15. La CysC no está libre de limitaciones7, y la creatinina sigue siendo el parámetro de la práctica clínica general. El estándar oro sigue siendo el FGm1,16.

La clasificación de ERC mostró concordancia muy buena. El porcentaje de reclasificación es menor que el observado en la literatura; Napier et al. reflejan un 12,6% con un 97,43% de reclasificación a mayor estadio en estadios 1-3a17; esta no se mantuvo en estadios 3b-5, de forma similar al trabajo de Pottel et al. donde las diferencias son más pequeñas y menos relevantes respecto al FGm9. Lu et al. con el mismo objetivo describen que en estadios 3b-5 el acuerdo es el mejor, pero ningún paciente ERC 5 pasa a 4, como ocurre en nuestra cohorte18. En población coreana realizan nuestro mismo análisis gráfico comparado con FGm, con diferencias también según estadios: EKFC muestra mejor ratio que CKDEPI-2021 y CKDEPI-2009 en los diferentes estadios salvo el 1, infraestimando el FGe en población con mejor función renal, sin que eso signifique asemejarse más al FGm en este grupo11. Sin embargo, dentro de la reclasificación que pueda producirse, nuestros resultados muestran una magnitud del sesgo pequeña en los pacientes con insuficiencia renal (FGe<60ml/min/1,73m2), reduciendo el riesgo de posibles complicaciones en ajuste farmacológico19.

La capacidad predictiva entre ambas ecuaciones mostró diferencias significativas en acidosis en varones e hiperpotasemia en >40-60 años a favor de CKDEPI-2009, si bien resultan clínicamente poco relevantes; todos los resultados de AUC tienen un nivel de precisión bajo. Sin embargo, el FGe continúa siendo el principal indicador de función renal1 que orienta a si una determinada comorbilidad pueda estar o no asociada a ERC. No hemos encontrado ningún trabajo que compare ambas ecuaciones para estos eventos; sí vemos resultados similares en comparaciones con otras como MDRD, con mejor asociación de CKDEPI al síndrome metabólico20, a pesar de que MDRD aportaba valores menores de FGe, como EKFC.

Nuestro estudio presenta importantes limitaciones: el diseño retrospectivo y la ausencia de comparación con FGm. La transición del FGe de edad pediátrica a adulta, donde EKFC busca solventar el inconveniente de utilizar dos ecuaciones21, no es explorado debido a que nuestro centro no realiza trasplante pediátrico. La figura 1 demuestra la importancia de ampliar este estudio hacia población pediátrica.

En conclusión, nuestro estudio en TR muestra que los resultados entre ambas ecuaciones son comparables a los estudios en población no trasplantada, reforzando la información en esta población infrarrepresentada. Encontramos diferencias en mujeres, >60 años y estadios 1-3a de ERC, manteniendo EKFC alta concordancia e intercambiabilidad en estadios 3b-5. La magnitud de la diferencia es pequeña, menos relevante en estadios 1-3a pero sí en población >60 años, donde podríamos encontrar variaciones e influir en actitudes clínicas si no se aplica de forma interdisciplinar, aunque son necesarios estudios intervencionistas que demuestren esta afirmación.

La presente investigación no ha recibido ayudas específicas provenientes de agencias del sector público, sector comercial o entidades sin ánimo de lucro.

Los autores declaran que la información contenida en este documento no se ve influida por ningún conflicto de intereses.