СУЧАСНІ СТАНДАРТИ ОЦІНКИ ФУНКЦІЇ НИРОК: ВПРОВАДЖЕННЯ РЕКОМЕНДАЦІЙ KDIGO ТА EFLM У ЛАБОРАТОРНУ ПРАКТИКУ

Г. В. Максимюк

doi:10.11603/mcch.2410-681X.2026.i3.16533

Автор(и)

Г. В. Максимюк Львівський національний медичний університет імені Данила Галицького

DOI:

https://doi.org/10.11603/mcch.2410-681X.2026.i3.16533

Ключові слова:

хронічна хвороба нирок (ХХН); швидкість клубочкової фільтрації (ШКФ); креатинін; цистатин С; альбумін/креатинін сечі; формули CKD-EPI; EKFC; рівняння KFRE

Анотація

Вступ. Хронічна хвороба нирок (далі – ХХН) посідає провідне місце у структурі глобальної смертності, що зумовлює потребу у превенції та стандартизації ранньої діагностики захворювання. Незважаючи на те, що лабораторні дослідження є ключовим інструментом оцінювання ниркової функції, у європейській лабораторній практиці досі спостерігається критична гетерогенність методів, розрахункових формул і одиниць вимірювання. Мета дослідження – обґрунтувати необхідність використання єдиного лабораторно-діагностичного підходу до ранньої діагностики ХХН на основі міжнародних рекомендацій Kidney Disease: Improving Global Outcomes (далі – KDIGO), EFLM і даних сучасної наукової літератури. Методи дослідження. Проведено детальний аналіз і систематизацію підходів щодо використання новітніх біомаркерів та інструментів оцінювання ХХН відповідно до міжнародних рекомендацій (KDIGO 2024), напрацювань комітету із хронічної хвороби нирок EFLM та релевантних джерел із наукометричних баз даних “PubMed”, “Scopus”. Пошук здійснювався за ключовими словами: “chronic kidney disease”, “estimated glomerular filtration rate (eGFR)”, “creatinine”, “cystatin C”, “albuminuria”, “CKD-EPI”, “EKFC”, “KFRE”. Результати й обговорення. Проаналізовано преаналітичні й аналітичні обмеження методу Яффе для визначення креатиніну та доведено перевагу ферментативних методів. Визначено, що впровадження формули CKD-EPI 2021 року в Європі призводить до систематичного штучного заниження швидкості клубочкової фільтрації (далі – ШКФ) та артефактного збільшення поширеності ХХН на 25 %. Обґрунтовано впровадження популяційно-специфічної формули EKFC для дітей від 2 років і дорослих, яка базується на статево-віковому індексі Q. Визначено правила розрахунку ШКФ за комбінованою формулою (креатинін/цистатин С) та стандартизацію оцінювання пошкодження ниркового фільтра через співвідношення альбумін/креатинін (ACR) у разовій ранковій порції сечі з обґрунтуванням відмови від застарілого терміна «мікроальбумінурія». Окреслено роль прогностичного рівняння KFRE для оцінювання ризику ниркової недостатності. Висновки. Раннє виявлення ХХН залежить від коректного впровадження новітніх біомаркерів, способів оцінювання швидкості клубочкової фільтрації та гармонізації показників лабораторної звітності. Віддання переваги ферментативним методам визначення креатиніну, імплементація цистатину С та показника ACR у щоденну практику, а також використання релевантних рівнів для оцінки рШКФ дозволить уніфікувати діагностичний процес і оптимізувати оцінювання ризику ниркової недостатності в пацієнтів.

Посилання

1. Cavalier, E., Zima, T., Datta, P., Makris, K., Schaeffner, E., Langlois, M., Plebani, M., Delanaye, P., & EFLM Task Group on Chronic Kidney Disease (2024). Recommendations for European laboratories based on the KDIGO 2024 Clinical Practice Guideline for the Evaluation and Management of Chronic Kidney Disease. Clinical chemistry and laboratory medicine, 63 (3), 525–534. https://doi.org/10.1515/cclm-2024-1082 DOI: https://doi.org/10.1515/cclm-2024-1082

2. International Society of Nephrology. (n.d.). About ISN. https://www.theisn.org/about-isn

3. Writing Group for the CKD Prognosis Consortium, Grams, M. E., Coresh, J., Matsushita, K., Ballew, S. H., Sang, Y., Surapaneni, A., Alencar de Pinho, N., Anderson, A., Appel, L. J., Ärnlöv, J., Azizi, F., Bansal, N., Bell, S., Bilo, H. J. G., Brunskill, N. J., Carrero, J. J., Chadban, S., Chalmers, J., Chen, J., … Gansevoort, R. T. (2023). Estimated Glomerular Filtration Rate, Albuminuria, and Adverse Outcomes: An Individual-Participant Data Meta-Analysis. JAMA, 330 (13), 1266–1277. https://doi.org/10.1001/jama.2023.17002 DOI: https://doi.org/10.1001/jama.2023.17002

4. GBD 2023 Chronic Kidney Disease Collaborators (2025). Global, regional, and national burden of chronic kidney disease in adults, 1990–2023, and its attributable risk factors: a systematic analysis for the Global Burden of Disease Study 2023. Lancet (London, England), 406 (10518), 2461–2482. https://doi.org/10.1016/S0140-6736(25)01853-7 DOI: https://doi.org/10.1016/S0140-6736(25)01853-7

5. GBD 2023 Disease and Injury and Risk Factor Collaborators (2025). Burden of 375 diseases and injuries, risk-attributable burden of 88 risk factors, and healthy life expectancy in 204 countries and territories, including 660 subnational locations, 1990–2023: a systematic analysis for the Global Burden of Disease Study 2023. Lancet (London, England), 406 (10513), 1873–1922. https://doi.org/10.1016/S0140-6736(25)01637-X DOI: https://doi.org/10.1016/S0140-6736(25)01637-X

6. The European Renal Association. (n.d.). Official website. https://www.era-online.org/

7. Kidney Disease: Improving Global Outcomes (KDIGO) CKD Work Group (2024). KDIGO 2024 Clinical Practice Guideline for the Evaluation and Management of Chronic Kidney Disease. Kidney international, 105 (4S), S117–S314. https://doi.org/10.1016/j.kint.2023.10.018 DOI: https://doi.org/10.1016/j.kint.2023.10.018

8. KDIGO 2024 Clinical Practice Guideline for the Evaluation and Management of Chronic Kidney Disease. (2024) Kidneys, 13 (2), 140–171. https://doi.org/10.22141/2307-1257.13.2.2024.456 DOI: https://doi.org/10.22141/2307-1257.13.2.2024.456

9. Nelson, R. G., Grams, M. E., Ballew, S. H., Sang, Y., Azizi, F., Chadban, S. J., Chaker, L., Dunning, S. C., Fox, C., Hirakawa, Y., Iseki, K., Ix, J., Jafar, T. H., Köttgen, A., Naimark, D. M. J., Ohkubo, T., Prescott, G. J., Rebholz, C. M., Sabanayagam, C., Sairenchi, T., … CKD Prognosis Consortium (2019). Development of Risk Prediction Equations for Incident Chronic Kidney Disease. JAMA, 322 (21), 2104–2114. https://doi.org/10.1001/jama.2019.17379 DOI: https://doi.org/10.1001/jama.2019.17379

10. Cavalier, E., Makris, K., Portakal, O., Nikler, A., Datta, P., Zima, T., Delanaye, P., & EFLM Task Group on CKD (2023). Assessing the status of European laboratories in evaluating biomarkers for chronic kidney diseases (CKD) and recommendations for improvement: insights from the 2022 EFLM Task Group on CKD survey. Clinical chemistry and laboratory medicine, 62 (2), 253–261. https://doi.org/10.1515/cclm-2023-0987 DOI: https://doi.org/10.1515/cclm-2023-0987

11. Sarafidis, P. A., Riehle, J., Bogojevic, Z., Basta, E., Chugh, A., & Bakris, G.L. (2008). A comparative evaluation of various methods for microalbuminuria screening. American journal of nephrology, 28 (2), 324–329. https://doi.org/10.1159/000111825 DOI: https://doi.org/10.1159/000111825

12. Martin H. (2011). Laboratory measurement of urine albumin and urine total protein in screening for proteinuria in chronic kidney disease. The Clinical biochemist. Reviews, 32 (2), 97–102.

13. Pierce, C. B., Muñoz, A., Ng, D. K., Warady, B. A., Furth, S. L., & Schwartz, G. J. (2021). Age- and sexdependent clinical equations to estimate glomerular filtration rates in children and young adults with chronic kidney disease. Kidney international, 99 (4), 948–956. https://doi.org/10.1016/j.kint.2020.10.047 DOI: https://doi.org/10.1016/j.kint.2020.10.047

14. Levey, A. S., Stevens, L. A., Schmid, C. H., Zhang, Y. L., Castro, A. F., 3rd, Feldman, H. I., Kusek, J. W., Eggers, P., Van Lente, F., Greene, T., Coresh, J., & CKDEPI (Chronic Kidney Disease Epidemiology Collaboration) (2009). A new equation to estimate glomerular filtration rate. Annals of internal medicine, 150 (9), 604–612. https://doi.org/10.7326/0003-4819-150-9-200905050-00006 DOI: https://doi.org/10.7326/0003-4819-150-9-200905050-00006

15. Levey, A. S., Tighiouart, H., Titan, S. M., & Inker, L. A. (2020). Estimation of Glomerular Filtration Rate With vs Without Including Patient Race. JAMA internal medicine, 180 (5), 793–795. https://doi.org/10.1001/jamainternmed.2020.0045 DOI: https://doi.org/10.1001/jamainternmed.2020.0045

16. Levey, A. S., Bosch, J. P., Lewis, J. B., Greene, T., Rogers, N., & Roth, D. (1999). A more accurate method to estimate glomerular filtration rate from serum creatinine: a new prediction equation. Modification of Diet in Renal Disease Study Group. Annals of internal medicine, 130 (6), 461–470. https://doi.org/10.7326/0003-4819-130-6-199903160-00002 DOI: https://doi.org/10.7326/0003-4819-130-6-199903160-00002

17. Cockcroft, D. W., & Gault, M. H. (1976). Prediction of creatinine clearance from serum creatinine. Nephron, 16 (1), 31–41. https://doi.org/10.1159/000180580 DOI: https://doi.org/10.1159/000180580

18. Nyman, U., Grubb, A., Larsson, A., Hansson, L. O., Flodin, M., Nordin, G., Lindström, V., & Björk, J. (2014). The revised Lund-Malmö GFR estimating equation outperforms MDRD and CKD-EPI across GFR, age and BMI intervals in a large Swedish population. Clinical chemistry and laboratory medicine, 52 (6), 815–824. https://doi.org/10.1515/cclm-2013-0741 DOI: https://doi.org/10.1515/cclm-2013-0741

19. Pottel, H., Björk, J., Courbebaisse, M., Couzi, L., Ebert, N., Eriksen, B. O., Dalton, R. N., Dubourg, L., Gaillard, F., Garrouste, C., Grubb, A., Jacquemont, L., Hansson, M., Kamar, N., Lamb, E. J., Legendre, C., Littmann, K., Mariat, C., Melsom, T., Rostaing, L., … Delanaye, P. (2021). Development and Validation of a Modified Full Age Spectrum Creatinine-Based Equation to Estimate Glomerular Filtration Rate: A Cross-sectional Analysis of Pooled Data. Annals of internal medicine, 174 (2), 183–191. https://doi.org/10.7326/M20-4366 DOI: https://doi.org/10.7326/M20-4366

20. Meeusen, J. W., Stämmler, F., Dasari, S., Schiffer, E., & Lieske, J. C. (2022). Serum myo-inositol and valine improve metabolomic-based estimated glomerular filtration rate among kidney transplant recipients. Frontiers in medicine, 9, 988989. https://doi.org/10.3389/fmed.2022.988989 DOI: https://doi.org/10.3389/fmed.2022.988989

21. Schwartz, G. J., Muñoz, A., Schneider, M. F., Mak, R. H., Kaskel, F., Warady, B. A., & Furth, S. L. (2009). New equations to estimate GFR in children with CKD. Journal of the American Society of Nephrology: JASN, 20 (3), 629–637. https://doi.org/10.1681/ASN.2008030287 DOI: https://doi.org/10.1681/ASN.2008030287

22. Shwartz, G. J., Haycock, G. B., Edelmann, C. M., Jr, & Spitzer, A. (1976). A simple estimate of glomerular filtration rate in children derived from body length and plasma creatinine. Pediatrics, 58 (2), 259–263. DOI: https://doi.org/10.1542/peds.58.2.259

23. Gansevoort, R. T., Anders, H. J., Cozzolino, M., Fliser, D., Fouque, D., Ortiz, A., Soler, M. J., & Wanner, C. (2023). What should European nephrology do with the new CKD-EPI equation? Nephrology, dialysis, transplantation: official publication of the European Dialysis and Transplant Association – European Renal Association, 38 (1), 1–6. https://doi.org/10.1093/ndt/gfac254 DOI: https://doi.org/10.1093/ndt/gfac254

24. Delanaye, P., Schaeffner, E., Cozzolino, M., Langlois, M., Plebani, M., Ozben, T., & Cavalier, E. (2023). The new, race-free, Chronic Kidney Disease Epidemiology Consortium (CKD-EPI) equation to estimate glomerular filtration rate: is it applicable in Europe? A position statement by the European Federation of Clinical Chemistry and Laboratory Medicine (EFLM). Clinical Chemistry and Laboratory Medicine (CCLM), 61 (1), 44–47. https://doi.org/10.1515/cclm-2022-0928 DOI: https://doi.org/10.1515/cclm-2022-0928

25. Wauthier, L., Plebani, M., & Favresse, J. (2022). Interferences in immunoassays: review and practical algorithm. Clinical chemistry and laboratory medicine, 60 (6), 808–820. https://doi.org/10.1515/cclm-2021-1288 DOI: https://doi.org/10.1515/cclm-2021-1288

26. Ford, L., & Berg, J. (2008). Delay in separating blood samples affects creatinine measurement using the Roche kinetic Jaffe method. Annals of clinical biochemistry, 45 (Pt 1), 83–87. https://doi.org/10.1258/acb.2007.007109 DOI: https://doi.org/10.1258/acb.2007.007109

27. Gluck, C. A., Forrest, C. B., Davies, A. G., Maltenfort, M., Mcdonald, J. R., Mitsnefes, M., Dharnidharka, V. R., Dixon, B. P., Flynn, J. T., Somers, M. J., Smoyer, W. E., Neu, A., Hovinga, C. A., Skversky, A. L., Eissing, T., Kaiser, A., Breitenstein, S., Furth, S. L., & Denburg, M. R. (2023). Evaluating Kidney Function Decline in Children with Chronic Kidney Disease Using a Multi-Institutional Electronic Health Record Database. Clinical journal of the American Society of Nephrology: CJASN, 18 (2), 173–182. https://doi.org/10.2215/CJN.0000000000000051 DOI: https://doi.org/10.2215/CJN.0000000000000051

28. Adingwupu, O. M., Barbosa, E. R., Palevsky, P. M., Vassalotti, J. A., Levey, A. S., & Inker, L. A. (2023). Cystatin C as a GFR Estimation Marker in Acute and Chronic Illness: A Systematic Review. Kidney medicine, 5 (12), 100727. https://doi.org/10.1016/j.xkme.2023.100727 DOI: https://doi.org/10.1016/j.xkme.2023.100727

29. Cobbaert, C. M., Baadenhuijsen, H., & Weykamp, C. W. (2009). Prime time for enzymatic creatinine methods in pediatrics. Clinical chemistry, 55 (3), 549–558. https://doi.org/10.1373/clinchem.2008.116863 DOI: https://doi.org/10.1373/clinchem.2008.116863

30. Stevens, L. A., Schmid, C. H., Greene, T., Li, L., Beck, G. J., Joffe, M. M., Froissart, M., Kusek, J. W., Zhang, Y. L., Coresh, J., & Levey, A. S. (2009). Factors other than glomerular filtration rate affect serum cystatin C levels. Kidney international, 75 (6), 652–660. https://doi.org/10.1038/ki.2008.638 DOI: https://doi.org/10.1038/ki.2008.638

31. Shlipak, M. G., Inker, L. A., & Coresh, J. (2022). Serum Cystatin C for Estimation of GFR. JAMA, 328 (9), 883–884. https://doi.org/10.1001/jama.2022.12407 DOI: https://doi.org/10.1001/jama.2022.12407

32. Joint Research Centre. (n.d.). About the Joint Research Centre. https://commission.europa.eu/about/departments-and-executive-agencies/joint-researchcentre_en

33. Myers, G. L., & Miller, W. G. (2016). The International Consortium for Harmonization of Clinical Laboratory Results (ICHCLR) – A Pathway for Harmonization. EJIFCC, 27 (1), 30–36.

34. Ebert, N., Bevc, S., Bökenkamp, A., Gaillard, F., Hornum, M., Jager, K. J., Mariat, C., Eriksen, B. O., Palsson, R., Rule, A. D., van Londen, M., White, C., & Schaeffner, E. (2021). Assessment of kidney function: clinical indications for measured GFR. Clinical kidney journal, 14 (8), 1861–1870. https://doi.org/10.1093/ckj/sfab042 DOI: https://doi.org/10.1093/ckj/sfab042

35. White, C. A., Akbari, A., Allen, C., Day, A. G., Norman, P. A., Holland, D., Adams, M. A., & Knoll, G. A. (2021). Simultaneous glomerular filtration rate determination using inulin, iohexol, and 99mTc-DTPA demonstrates the need for customized measurement protocols. Kidney international, 99 (4), 957–966. https://doi.org/10.1016/j.kint.2020.06.044 DOI: https://doi.org/10.1016/j.kint.2020.06.044

36. Inker, L. A., Eneanya, N. D., Coresh, J., Tighiouart, H., Wang, D., Sang, Y., Crews, D. C., Doria, A., Estrella, M. M., Froissart, M., Grams, M. E., Greene, T., Grubb, A., Gudnason, V., Gutiérrez, O. M., Kalil, R., Karger, A. B., Mauer, M., Navis, G., Nelson, R. G., … Chronic Kidney Disease Epidemiology Collaboration (2021). New Creatinine- and Cystatin C-Based Equations to Estimate GFR without Race. The New England journal of medicine, 385 (19), 1737–1749. https://doi.org/10.1056/NEJMoa2102953 DOI: https://doi.org/10.1056/NEJMoa2102953

37. Vestergaard, S. V., Heide-Jørgensen, U., Birn, H., & Christiansen, C. F. (2022). Effect of the Refitted Race-Free eGFR Formula on the CKD Prevalence and Mortality in the Danish Population. Clinical journal of the American Society of Nephrology: CJASN, 17 (3), 426–428. https://doi.org/10.2215/CJN.14491121 DOI: https://doi.org/10.2215/CJN.14491121

38. Hsu, C. Y., Yang, W., Parikh, R. V., Anderson, A. H., Chen, T. K., Cohen, D. L., He, J., Mohanty, M. J., Lash, J. P., Mills, K. T., Muiru, A. N., Parsa, A., Saunders, M. R., Shafi, T., Townsend, R. R., Waikar, S. S., Wang, J., Wolf, M., Tan, T. C., Feldman, H. I., … CRIC Study Investigators (2021). Race, Genetic Ancestry, and Estimating Kidney Function in CKD. The New England journal of medicine, 385 (19), 1750–1760. https://doi.org/10.1056/NEJMoa2103753 DOI: https://doi.org/10.1056/NEJMoa2103753

39. Larsson, A., Malm, J., Grubb, A., & Hansson, L. O. (2004). Calculation of glomerular filtration rate expressed in mL/min from plasma cystatin C values in mg/L. Scandinavian journal of clinical and laboratory investigation, 64 (1), 25–30. https://doi.org/10.1080/00365510410003723 DOI: https://doi.org/10.1080/00365510410003723

40. Brinkman, J. W., de Zeeuw, D., Duker, J. J., Gansevoort, R. T., Kema, I. P., Hillege, H. L., de Jong, P. E., & Bakker, S. J. (2005). Falsely low urinary albumin concentrations after prolonged frozen storage of urine samples. Clinical chemistry, 51 (11), 2181–2183. https://doi.org/10.1373/clinchem.2005.053777 DOI: https://doi.org/10.1373/clinchem.2005.053777

41. Kidney Failure Risk Equation Calculator. (n.d.). Official website. https://www.kidneyfailurerisk.com/

42. Rowe, C., Sitch, A. J., Barratt, J., Brettell, E. A., Cockwell, P., Dalton, R. N., Deeks, J. J., Eaglestone, G., Pellatt-Higgins, T., Kalra, P. A., Khunti, K., Loud, F. C., Morris, F. S., Ottridge, R. S., Stevens, P. E., Sharpe, C. C., Sutton, A. J., Taal, M. W., Lamb, E. J., & eGFR-C Study Group (2019). Biological variation of measured and estimated glomerular filtration rate in patients with chronic kidney disease. Kidney international, 96 (2), 429–435. https://doi.org/10.1016/j.kint.2019.02.021 DOI: https://doi.org/10.1016/j.kint.2019.02.021

43. Borrell, L. N., Elhawary, J. R., Fuentes-Afflick, E., Witonsky, J., Bhakta, N., Wu, A. H. B., Bibbins-Domingo, K., Rodríguez-Santana, J. R., Lenoir, M. A., Gavin, J. R., 3rd, Kittles, R. A., Zaitlen, N. A., Wilkes, D. S., Powe, N. R., Ziv, E., & Burchard, E. G. (2021). Race and Genetic Ancestry in Medicine – A Time for Reckoning with Racism. The New England journal of medicine, 384 (5), 474–480. https://doi.org/10.1056/NEJMms2029562 DOI: https://doi.org/10.1056/NEJMms2029562