Les équations qui estiment la fonction rénale des individus incluent actuellement un ajustement pour la race. Une étude publiée dans un prochain numéro de JASN compare diverses équations sans race et leurs impacts attendus sur les diagnostics de maladie rénale.
Les méthodes actuelles d’évaluation de la fonction rénale des individus reposent principalement sur la mesure des taux sanguins d’une protéine appelée créatinine pour générer ce que l’on appelle le taux de filtration glomérulaire estimé (eGFR) d’un patient, un eGFR inférieur indiquant une fonction rénale inférieure. Les calculs incluent généralement un ajustement pour la race noire par rapport à la race non noire, et cet ajustement entraîne des valeurs eGFR plus élevées pour un patient noir par rapport à un patient non noir du même âge, sexe et valeur de créatinine sérique. Cependant, comme la race est une construction sociale et non biologique, les centres médicaux envisagent des équations sans race pour améliorer la déclaration de l’eGFR.
À l’aide des données du National Health and Nutrition Examination Survey, James A. Diao, BS, Arjun K. Manrai, PhD (Boston Children’s Hospital et Harvard Medical School) et Neil R. Powe, MD (Université de Californie à San Francisco) ont comparé l’eGFR valeurs déterminées par diverses équations sans race avec celles des équations recommandées par les directives actuelles. Les enquêteurs ont noté que l’élimination de la race peut être obtenue en utilisant une estimation de la fonction rénale basée sur une autre mesure sanguine connue sous le nom de cystatine C ou en « mélangeant » (en faisant la moyenne) les sorties spécifiques à la race de manière égale (50 % « si Blanc/Autre »– 50 % « si Noir »), mélange selon les proportions de la population (88 % « si Blanc/Autre » – 12 % « si Noir »), ou suppression directe des coefficients de race (100 % « si Blanc/Autre »– 0% « si Noir », ou vice versa).
« Alors que les institutions reconnaissent maintenant les conséquences de fonder les décisions cliniques sur la construction sociale de la race, il existe de nombreuses voies pour aller de l’avant avec des équations sans race. Notre travail fournit des données pour comparer ces alternatives à l’aide d’un échantillon représentatif au niveau national », a déclaré Diao.
L’équipe a découvert qu’une augmentation du mélange ou de l’élimination entraînait une diminution des estimations de l’eGFR et une augmentation des reclassifications des stades de la maladie rénale chronique. Ces changements peuvent augmenter la proportion de patients diagnostiqués et traités pour une maladie rénale chronique dans toutes les populations.
« Nos résultats indiquent que les alternatives sans race peuvent varier considérablement en termes d’effets sur la classification des maladies rénales chroniques. Nous espérons que ces estimations seront utiles aux nombreux individus et groupes qui travaillent pour améliorer l’estimation de la fonction rénale sans race », a déclaré le Dr Manrai.
