מאמר סקירה

פרוגנוזה במחלת כליות בשלב מסוף: כלים, ראיות ויישומים קליניים

82 צפיות

⸱

DOI:

10.3791/70058

⸱

18 באוגוסט 2026

 , 
1Division of Nephrology, Toronto General Hospital, University Health Network, University of Toronto

במאמר זה

סיכום

סקירה זו מסכמת כלים פרוגנוסטיים למחלת כליות בשלב מסיימי, תוך הדגשת יישומם בהערכת סיכון לתמותה, קבלת החלטות משותפת, ניהול שמרני של מחלת הכליות ותכנון טיפול מותאם אישית למבוגרים.

תקציר

חיזוי פרוגנוזה במחלת כליות בשלב מסוף הוא יסודי לטיפול ממוקד-מטופל ולקבלת החלטות משותפת. סקירה זו מסכמת את הראיות הנוכחיות לגבי הערכה פרוגנוסטית במבוגרים עם מחלת כליות בשלב מסוף השוקלים דיאליזה או טיפול שמרני בכליות. היא בוחנת את הרציונאל לחיזוי הפרוגנוזה וסוקרת את המנבאים הקליניים, התפקודיים והמעבדתיים העיקריים לתמותה, כולל נטל תחלואה נלווית, שבריריות (frailty), מצב תפקודי ופרמטרים ביוכימיים. הסקירה דנה בכלים פרוגנוסטיים מתוקפים, כולל מדד התחלואה הנלווית של Charlson, שאלת ההפתעה (Surprise Question) ומודלים של חיזוי רב-משתני, כמו גם בגישות למידת מכונה מתפתחות לחיזוי סיכונים אינדיבידואלי. כמו כן, היא בוחנת את ההשפעות של ירידה תפקודית, אשפוז ותועלת הישרדותית מוגבלת על החלטות טיפוליות, ומדגישה את תפקידה של מידע פרוגנוסטי בתכנון טיפול מראש ובטיפול התואם את מטרות המטופל. בנוסף, הסקירה דנה בתקשורת של הפרוגנוזה ובאתגרים המעשיים הקשורים ליישום כלים פרוגנוסטיים בפרקטיקה שגרתית של נפרולוגיה. על ידי שילוב של הערכה פרוגנוסטית מבוססת ראיות עם הערכה קלינית אישית וערכיו של המטופל, חיזוי הפרוגנוזה יכול לתמוך בהחלטות טיפוליות מושכלות ולסייע בטיפול מותאם אישית למבוגרים עם מחלת כליות בשלב מסוף.

מבוא

מחלה כלית כרונית (CKD) משפיעה על כ-843.6 מיליון אנשים ברחבי העולם, כאשר יותר מ-2 מיליון אנשים חיים עם מחלה כלית בשלב סופי (ESKD)1,2,3,4,5. מבוגרים נמצאים בסיכון מוגבר לפתח מחלה כלית מתקדמת, ובמיוחד אלו הסובלים ממחלות קרדיווסקולריות וממצבים תחלואתיים נלווים אחרים. למרות התקדמות משמעותית בטיפולים רפואיים, ESKD ממשיכה להוות סיכון ניכר לתחלואה ולתמותה1,4.

היבט חשוב בטיפול ב-CKD הוא תכנון טיפול מוקדם עבור האפשרות של התקדמות ל-ESKD. השתלת כליות היא צורת הטיפול המועדפת להחלפת תפקוד הכליות, מכיוון שהיא מספקת את התוצאות הטובות ביותר במונחים של הישרדות ואיכות חיים. עם זאת, השתלה עשויה שלא להיות זמינה עבור מטופלים ללא תורם מתאים, ועשויה להיות מנוגדת (contraindicated) עבור אלו עם סיכון ניתוחי או רפואי גבוה, שבריריות (frailty) או תוחלת חיים מוגבלת. זהו לעיתים קרובות המקרה של מטופלים מבוגרים, העומדים בפני עתיד לא ודאי ובחירה קשה בין התחלת דיאליזה לכל חייהם, בין אם בבית או במרפאה, לבין בחירה בניהול רפואי המתמקד בשליטה בתסמינים, תוך הבנה שגישה זו עשויה לקצר את משך ההישרדות. לרופאים יש אחריות קלינית, אתית ומשפטית לספק גישה מותאמת אישית וממוקדת-אדם, תוך הכרה שבנסיבות מסוימות, דיאליזה עשויה להגביר את הסבל מבלי להאריך בהכרח את החיים6.

בהקשר זה, תכנון מקדים של הטיפול הוא כלי חשוב התומך במטופלים, במשפחות ובאנשי צוות רפואי על ידי התאמת החלטות עתידיות לערכיו, לרצונותיו ולנסיבות הקליניות המשתנות של כל אדם6. מטופלים ובני משפחה מסוגלים לקבל החלטות מושכלות יותר העולות בקנה אחד עם ערכיהם והעדפותיהם כאשר הם מקבלים מידע ברור ומקיף על התועלת והנזק של דיאליזה. יש להזמין ולעודד אותם להשתתף בתהליך של קבלת החלטות משותפת. למרות שדיאליזה עשויה לשפר את סיכויי ההישרדות ולהקל על תסמינים, התועלת ממנה עשויה להיות מתונה במטופלים מבוגרים ושבריים, והטיפול עלול להיות כרוך בירידה משמעותית בעצמאות ובאיכות החיים7. לפיכך, פרוגנוזה היא מרכיב מרכזי בחינוך המטופל ובקבלת החלטות משותפת. כדי לשקול את הפשרות בין הישרדות לאיכות חיים, המטופלים צריכים להבין את תועלת ההישרדות הפוטנציאלית של התחלת דיאליזה וכיצד הטיפול עשוי להשפיע על איכות חייהם.

סקירה זו דנה במאפיינים המרכזיים של אסטרטגיות וכלים המשמשים להערכת פרוגנוזה בחולים השוקלים או מתחילים דיאליזה. היא בוחנת גם כיצד גישות אלו יכולות לסייע לצוותי טיפול בכליות, למטופלים ולמשפחותיהם בקבלת החלטות משותפות לגבי אפשרויות טיפול ומסלולי טיפול ב-ESKD (איור 1).

תרשים נתיב פרוגנוזה ממוקד-מטופל לקבלת החלטות טיפוליות ב-CKD/ESKD, המציג את שלבי ההערכה וקבלת ההחלטות.
איור 1נתיב פרוגנוזה ממוקד-אדם במחלת כליות כרונית (CKD) בשלב מתקדם ובמחלת כליות בשלב סופי (ESKD). הסכימה מסכמת הערכה מקיפה של המטופל, הערכה פרוגנוסטית רב-מודאלית, תקשור של הפרוגנוזה וקבלת החלטות משותפת, בחירת טיפול והערכה מחודשת שוטפת לתמיכה בטיפול ממוקד-אדם. מספרים בכתב עילי תואמים למקורות המצוטטים במאמר. האיור נוצר בסיוע של כלי מחולל תמונות של OpenAI, ולאחר מכן נסקר ואושר על ידי המחברים לדיוק מדעי וקליני. אנא לחץ כאן כדי להציג גרסה גדולה יותר של דמות זו.

סקירה ופרספקטיבה

חשיבותה של הפרוגנוזה במחלת כליות כרונית

הבנה של הפרוגנוזה והמהלך הצפוי של התקדמות המחלה יכולה להשפיע באופן משמעותי על יעדים טיפוליים והחלטות חיים. הבנה זו חיונית למתן טיפול ממוקד-אדם, לעידוד קבלת החלטות משותפת ולסיוע בתכנון מראש של הטיפול (advance care planning). עם זאת, מחקרים שכללו אנשים עם סרטן ומבוגרים הראו כי אנשי מקצוע בתחום הבריאות ממעטים להעביר מידע פרוגנוסטי, בעוד שמטופלים שומרים לעיתים קרובות על ציפיות אופטימיות מדי לגבי העתיד8.

הערכה פרוגנוסטית היא מרכיב מרכזי בדיונים בין חולים לרופאים, שכן מידע על תוחלת החיים מבוקש לעיתים קרובות בעת קבלת ההחלטה האם להתחיל בדיאליזה. להעדפות וערכים אישיים, תרבותיים ודתיים יש תפקיד חשוב בשאלה האם אדם יבחר בדיאליזה כדי להאריך את חייו6. מודל לניבוי סיכון הצופה תמותה מוקדמת עשוי לסייע בהתאמה אישית של הטיפול ובתמיכה בקבלת החלטות משותפת בין אנשי מקצוע בתחום הבריאות, אנשים החיים עם מחלת כליות ובני משפחתם9. דבר זה חשוב במיוחד עבור חולים הנשקלים למסלולי טיפול שמרניים יותר. טיפול שמרני בכליות (CKC), הכולל המשך טיפול רפואי פעיל, שליטה בתסמינים ותמיכה רב-תחומית ללא התחלת דיאליזה, מוכר יותר ויותר על ידי קווים מנחים בינלאומיים כמסלול טיפול לגיטימי ולא כאפשרות ברירת מחדל עבור חולים שאינם מועמדים לטיפול חליפי לכליות10. הוכח כי דיאליזה מספקת חציון הישרדות ארוך יותר מאשר CKC באופן כללי (3.1 לעומת 1.5 שנים מרגע קבלת החלטת הטיפול); עם זאת, יתרון הישרדות זה נעלם בחולים בני 80 ומעלה (P = 0.08) ופוחת באופן משמעותי אצל אלו עם תחלואה לבבית-כלי דם חמורה11,12. מעבר לתוצאות תמותה, שיעורי האשפוז היו נמוכים משמעותית בקרב חולים המקבלים CKC (יחס שיעורי התחלואה, 0.40; רווח ברת סמך [CI] של 95%, 0.32–0.49)13.

CKC נקשרה גם לשיפור באיכות החיים, להפחתה בנטל התסמינים ולסבירות גבוהה יותר למות בבית ולא בבית החולים12. ממצאים אלו תומכים בשילוב פרוספקטיבי של CKC בהתאם למסלול הפגיעות של המטופל, במקום להשתמש בה אך ורק כאפשרות טיפולית שאריתית. הערכה פרוגנוסטית עשויה לסייע בזיהוי אנשים בעלי הסבירות הגבוהה ביותר להפיק תועלת מפילוסופיה טיפולית זו. לדוגמה, אם מטופל נמצא בסיכון גבוה למוות במהלך השנה הראשונה לאחר תחילת הדיאליזה, CKC או אסטרטגיות דיאליזה מותאמות עשויות להיות אפשרויות ראויות לשקילה9. Jassal et al. הציעו נתיבי טיפול בדיאליזה מבוססי שבריריות (frailty), המתאימים את עצימות הטיפול, ההגבלות התזונתיות והתמיכה הביתית בהתאם למצב השבריריות, כאשר הערכה מחודשת תקופתית מאפשרת מעברים דו-כיווניים ככל שמצבו של המטופל משתנה14.

סביר שכלי חיזוי יסייעו לאנשי מקצוע בתחום הבריאות להדריך מטופלים ובני משפחותיהם בקבלת החלטות הנוגעות לטיפול ב-ESKD15,16. למרות שהנחיות בינלאומיות ממליצות בחום על תקשורת של הפרוגנוזה למטופלים17,18,19, ועדויות מצביעות על כך שרוב המטופלים מעוניינים לקבל מידע פרוגנוסטי20,21,22, פרקטיקה זו לא יושמה באופן עקבי בטיפול הקליני השגרתי. מספר מחסומים מעכבים תקשורת אפקטיבית של הפרוגנוזה. ייתכן שנפרולוגים חסרים כלים המספקים הערכות סיכון מדויקות ואינדיבידואליות, ועשויים לחוש אי-נוחות בדיון על הפרוגנוזה בשל חששות מהשפעתה הרגשית הפוטנציאלית על המטופלים. מחקרים הראו גם שמטופלים מעדיפים בדרך כלל דיונים רחבים יותר על הפרוגנוזה מאשר תחזיות המבוטאות אך ורק כזמן הישרדות מוערך23. יתרה מכך, מודלים פרוגנוסטיים רבים אינם ניתנים ליישום קל בפרקטיקה קלינית שגרתית כיוון שהם חסרים תיקוף חיצוני, ורק מספר קטן מהם פותח באמצעות קהלות הכוללות מטופלים המקבלים דיאליזה פריטוניאלית. מעבר לחיזוי תמותה מוקדמת, Dusseux et al. פיתחו מדד תמותה ל-3 שנים עבור מטופלים צרפתים מבוגרים המקבלים דיאליזה (בגיל ≥70 שנים) כדי לזהות מועמדים שעשויים להתאים להשתלת כליה, ובכך הדגימו כי לכלים פרוגנוסטיים יש יישומים מעבר להחלטה הראשונית על תחילת דיאליזה (Table 1)24.

שיעור התמותה הכללי במבוגרים עם מחלת כליות בשלב מסיימ

תוחלת החיים של מבוגרים החיים עם ESKD ומקבלים דיאליזה נותרת נמוכה משמעותית מזו של האוכלוסייה הכללית. על פי מערכת נתוני הכליות של ארצות הברית (USRDS, 2024)4, שיעור ההישרדות ל-5 שנים בקרב מבוגרים בגילאי 65–74 שנים הוא 35.6%, בהשוואה ל-23.8% בקרב בני 75 ומעלה, עם שיפורים צנועים בלבד במהלך העשור האחרון. בניתוח לפי שיטת הדיאליזה, התוצאות דומות. בהמודיאליזה (HD), שיעור ההישרדות ל-5 שנים נותר כ-34%, בעוד שבדיאליזה פריטוניאלית (PD), הוא נע בין 22% ל-35%, תלוי בגיל.

נתוני ה-USRDS העדכניים ביותר מצביעים גם על כך שבשנת 2022, תוחלת החיים הנותרת המוערכת עבור אנשים המקבלים דיאליזה הייתה כ-4.6 שנים לנשים וכ-4.5 שנים לגברים בגילאי 65–69. נתון זה ירד ל-3.5 שנים לנשים ו-3.3 שנים לגברים בגילאי 75–79. לעומת זאת, מקבלי השתלות כליה בטווח גילאים זה צפויים להרוויח 7–11 שנות חיים נוספות, בעוד שלאנשים באוכלוסייה הכללית יש תוחלת חיים נותרת של כ-16–18 שנים. למרות התקדמויות טכנולוגיות ובחירה משופרת של מועמדים, ממצאים אלו מאשרים כי הרווחיים באריכות הימים הקשורה לדיאליזה נותרו מוגבלים4.

אף על פי שנתונים עכשוויים מעידים על התייצבות בשיעורי ההישרדות, דפוסי פרוגנוזה דומים דווחו בעבר. בניתוח מבוסס אוכלוסייה של למעלה מ-350,000 מבוגרים בני 65 ומעלה בארצות הברית, Kurella et al.25 דיווחו כי תוחלת החיים לאחר תחילת הדיאליזה יורדת באופן פרוגרסיבי עם העלייה בגיל. הישרדות חציונית (אחוזון 50) פחתה מ-2.5 שנים בקרב מבוגרים בני 65–69 שנים ל-0.6 שנים בקרב בני 90 ומעלה. באופן דומה, אחוזון 75 ירד מ-4.6 שנים ל-1.7 שנים, בעוד שאחוזון 25 פחת מ-0.9 שנים ל-0.2 שנים באותן קבוצות גיל. שונות רחבה זו ממחישה את ההטרוגניות הפרוגנוסטית המשמעותית בין אנשים בגיל דומה ומדגישה כי הגיל הכרונולוגי לבדו אינו קובע את הפרוגנוזה. סיכון התמותה הוא הגבוה ביותר בתקופה המוקדמת לאחר תחילת הדיאליזה. בקרב מבוגרים המתחילים דיאליזה לאחר גיל 75, ההסתברות להישרדות היא 71% לאחר שנה אחת ו-54% לאחר שנתיים באירופה, בהשוואה ל-59% ו-43%, בהתאמה, בארצות הברית. למעלה מ-10% מהחולים נפטרים בתוך 3 החודשים הראשונים לאחר תחילת הדיאליזה26.

למרות ממצאים אפידמיולוגיים אלה, תפיסותיהם של מטופלים לגבי הפרוגנוזה שונות לעיתים קרובות באופן משמעותי מתוצאות ההישרדות שנצפו. בקוהורט של 993 מטופלים המקבלים דיאליזה, רק 11.2% ציפו לחיות פחות מ-5 שנים, בעוד ש-33.0% צפו להישרדות של יותר מ-10 שנים, למרות נתוני USRDS המצביעים על כך ש-60.3% נפטרו בתוך 5 שנים. מטופלים שציפו להישרדות ארוכה יותר נטו הרבה פחות לתעד העדפות טיפוליות או לתעדף טיפול ממוקד-נוחות, ונטו יותר לבחור בהחייאה קרדיו-פולמונרית (יחס סיכויים מתוקנן [aOR], 5.3) או בהנשמה מכנית (aOR, 2.2) מאשר מטופלים עם ציפיות הישרדות ריאליסטיות יותר8.

תחלואה רפואית ואשפוזים בקרב מבוגרים עם מחלת כליות בשלב מסוף

מבוגרים המתחילים טיפול חליפי בכליות סובלים מעומס גבוה של תחלואה נלווית רפואית ומאירועים קליניים חריפים המשפיעים ישירות על הפרוגנוזה. על פי ה-USRDS (2024)4, בשנת 2022, ל-59% מהחולים החדשים עם ESKD הייתה סוכרת, ל-25% הייתה אי-ספיקת לב, ול-17%–28% היו צורות שונות של מחלות קרדיווסקולריות. אותו דוח הראה שיעורי אשפוז מתואמים מכל סיבה של 1.37 ו-1.42 אירועים לאדם-שנה בקרב אנשים בגילאי 65–74 ו-≥75 שנים, בהתאמה, המקבלים PD, בהשוואה ל-1.46 ו-1.49 אירועים לאדם-שנה בקרב אלה המקבלים HD4.

מבוגרים המתחילים טיפולי דיאליזה סובלים לעיתים קרובות ממולטימורבידיות (תחלואה מרובה), המשפיעה באופן משמעותי על מהלכם הקליני. לתחלואה נלווה ישנה השפעה עמוקה על תוצאות הבריאות ועל שיעורי ההישרדות בקרב חולים עם CKD בשלב 5. מספר מחקרים דיווחו כי אין הבדל משמעותי בהישרדות בין חולים שבחרו בדיאליזה לבין אלו שטופלו בגישה שמרנית. ממצא זה משקף ככל הנראה את הסיכון התחרותי הגבוה למוות לפני ההתקדמות ל-ESKD, יחד עם תועלת ההישרדות המוגבלת הקשורה לטיפול בדיאליזה27,28.

בקוהורט מארצות הברית של 391 מוטבי Medicare בני ≥65.5 שנים, לכמעט שני שלישים היו ארבעה או יותר מחלות כרוניות, ו-73% החלו בדיאליזה במהלך אשפוז. שני הגורמים היו קשורים באופן בלתי תלוי לשיעור תמותה שנתי העולה על 50%29. באופן דומה, מחקר של מרשם לאומי שכלל 28,049 מבוגרים בני ≥67 שנים מצא כי מטופלים מעל גיל 80 שהו בממוצע 67 ימים בבתי חולים או במוסדות סיעודיים במהלך השנה הראשונה לאחר תחילת הדיאליזה, כאשר ניצול השירותי הבריאות הגבוה ביותר נצפה בקרב אלו עם דמנציה או מחלות קרדיווסקולריות30.

מעבר לשכיחות הגבוהה של תחלואה נלווית, התקופה המוקדמת שלאחר תחילת הדיאליזה מאופיינת באשפוזים חוזרים, זיהומים וירידה תפקודית. בקוהורט אירופאי של יותר מ-10,000 אנשים שהחלו בטיפולי דיאליזה בשנת 2017, 82.8% חוו לפחות אשפוז אחד ו-33.8% נפטרו במהלך השנה הראשונה, נתון המדגיש את הנטל המשמעותי של סיבוכים מוקדמים31. אשפוזים הקשורים לזיהומים נותרו גורם מוביל לתחלואה, והם מהווים כשליש מכלל האשפוזים ומשפיעים על כמעט מחצית מהחולים המבוגרים במהלך המעקב. סוכרת, אי-ספיקת לב והיפואלבומינמיה הם מהגורמי הסיכון העיקריים לאשפוזים אלו32.

ירידה תפקודית במבוגרים המתחילים דיאליזה

שבריריות תפקודית ותלות מגבירות עוד יותר את הסיכונים הקשורים לתחילת דיאליזה במבוגרים. בקרב מבוגרים המקבלים HD, 46% סווגו כשבריריים, 55% סבלו מתת-תזונה, ו-21% היו תלויים בפעולות בסיסיות של חיי היומיום33. ירידה תפקודית לאחר תחילת הדיאליזה היא שכיחה ויש לה השלכות קליניות חשובות.

במחקר פורץ דרך של Tamura et al.34, שכלל למעלה מ-3,700 דיירי בתי אבות בארצות הברית, ציון ה-Minimum Data Set–Activities of Daily Living (MDS-ADL), מדד סטנדרטי לתלות בפעולות טיפול עצמי בסיסיות הנגזר מה-Minimum Data Set המשמש במוסדות לטיפול רב-שנתי35, עלה מחציון של 12 לפני תחילת הדיאליזה ל-16 אחריה. לאחר 3 חודשים, רק 39% מהמשתתפים שמרו על מצב התפקוד הבסיסי שלהם. לאחר שנה, 58% נפטרו, ורק 13% שמרו על רמת התפקוד הקודמת שלהם. באופן דומה, Jassal et al.36 דיווחו כי בקרב מבוגרים בני 80 ומעלה, למעלה מ-30% חוו אובדן עצמאות בתוך 6 החודשים הראשונים לאחר תחילת הדיאליזה. לא שיטת הדיאליזה (HD לעומת PD) ולא מסגרת תחילת הדיאליזה (אשפוז לעומת מרפאה חיצונית) היו קשורים לירידה תפקודית עוקבת36.

ראיות עדכניות יותר מצביעות על כך שדפוס זה קיים גם בקרב מבוגרים החיים בקהילה. במחקר עוקבה הולנדי שנערך על ידי Goto et al.37, 40% מהמבוגרים בני 65 ומעלה חוו הידרדרות תפקודית במהלך 6 החודשים הראשונים לאחר תחילת הדיאליזה, כאשר הסיכון הגבוה ביותר נצפה בקרב אנשים מבוגרים ושבריריים. בנוסף, ל-79% מהמשתתפים הייתה דרגה כלשהי של תלות תפקודית בנקודת הבסיס, ונטל הטיפול על ידי המטפל עלה מ-23% ל-38% במהלך המעקב37.

מחקרים בינלאומיים הדגימו בעקביות כי תלות תפקודית קשורה לתוצאות גרועות יותר. מחקר על תוצאות דיאליזה ודפוסי טיפול שפורסם בשנת 2016 מצא כי תלות תפקודית חמורה (ציון תפקודי <8/13) הייתה קשורה לסיכון גבוה פי 2.37 לתמותה, ללא קשר לגיל ולתחלואה נלווית38. Pereira et al.33 דיווחו גם הם על שיעורים גבוהים של שבריריות ותלות תפקודית בקרב מבוגרים בני 75 ומעלה המקבלים HD, יחד עם עייפות תכופה לאחר הדיאליזה. ממצאים אלו מחזקים את החשיבות של הערכה גריאטרית מקיפה ויישום מוקדם של אסטרטגיות שיקום וטיפול תומך כבר מתחילת הדיאליזה.

פיתוח כלים פרוגנוסטיים לניבוי תמותה באוכלוסיות עם CKD ו-ESKD

אף על פי שנתוני תמותה מבוססי אוכלוסייה מספקים פרספקטיבה כללית על התועלת הפוטנציאלית של דיאליזה למבוגרים, הם אינם מספקים הערכות פרוגנוסטיות פרטניות. כדי לתמוך בהערכה פרוגנוסטית מותאמת אישית יותר, חוקרים ממספר מדינות פיתחו כלים לניבוי סיכונים עבור חולים עם CKD ועבור אלו שמתקדמים ל-ESKD. כלים אלו נבדלים משמעותית הן בעיצובם והן ביישומם הקליני המיועד. חלקם מסתמכים על הערכה קלינית סובייקטיבית אחת, בעוד שאחרים משלבים פרמטרים מעבדתיים הזמינים באופן שגרתי, מדדי תחלואה נלווית מובנים, או מודלים רב-משתנים ומודלי למידת מכונה הדורשים תשתית נתונים ייעודית. להטרוגניות זו יש השלכות מעשיות חשובות, שכן הכלים שהם בעלי הסבירות הגבוהה ביותר לשימוש במסגרות מרפאות חוץ עמוסות אינם בהכרח אלו בעלי ביצועי הניבוי הגבוהים ביותר.

השפעת תחלואה נלווית על הישרדות במהלך דיאליזה

נטל התחלואה הנלווית הוא גורם דטרמיננטי מוכר לתמותה מוקדמת ולאשפוז בקרב מבוגרים המתחילים דיאליזה, ומספר קבוצות תרגמו סיכון זה למודלים פרוגנוסטיים בעלי ביצועי ניבוי טובים וישימות קלינית. מצבים נלווים מסוימים נכללים ברוב מודלי הניבוי, בייחוד מחלות וסקולריות, ובמיוחד מחלות כלי דם היקפיות, והפרעות קוגניטיביות כגון דמנציה. מצבים נפוצים אחרים, הכוללים אי-ספיקת לב גודשה (CHF), מראים ביצועי ניבוי משתנים במודלים שונים. מחלות קשות המסכנות חיים, הכוללות סרטן פעיל או גרורתי, כמו גם מחלות קצה של איברים אחרים כגון תפקוד לקוי של הכבד ואי-ספיקה נשימתית, משולבות בחלק מהמודלים הפרוגנוסטיים26,39.

מבין הכלים המסכמים רב-תחלואה (multimorbidity), מדד התחלואה של צ'ארלסון (CCI) נותר אחד הנפוצים ביותר לשימוש. בהתאמתו עבור חולים עם ESKD, המלגרן et al.40 אישרו את התקפותו של ה-CCI המקורי והדגימו ביצועים משופרים עם מדד התחלואה ל-ESKD (טבלה 1). בתוך ה-CCI, מחלה גרורתית, לימפומה ו-CHF נושאים את המשקל הרב ביותר, מה שמדגיש כי סיכון התמותה מושפע יותר מעומס התחלואה הכולל מאשר מגיל כרונולוגי לבדו. תקפות ה-CCI אושרה לאחר מכן במספר מחקרים עצמאיים41,42,43,44. למרות ששילוב של מספר רב יותר של תחלואיות עשוי לשפר את הדיוק החזוי, הוא גם מגביר את מורכבות היישום של מודלים אלו בפרקטיקה הקלינית השגרתית.

הבדלים בביצועים החיזויים בין מודלים פרוגנוסטיים משקפים ככל הנראה שונות באוכלוסיות מהן הם נגזרו. מרבית המודלים פותחו בתוך אזור גאוגרפי בודד ולא עברו תיקוף חיצוני45. בנוסף, הטיות בחירה עשויות להשפיע על ביצועי המודל, שכן למטופלים עם מחלות סופניות, כגון סרטן גרורתי, או לאלה עם תוחלת חיים מוגבלת מאוד, עשוי שלא להיות מוצע טיפול בדיאליזה, ולכן הם עשויים להיות תת-מיוצגים באוכלוסיות ששימשו לפיתוח מודלים אלו. יש לשקול את הטיות האינדיקציה הפוטנציאליות הללו בעת פירוש ויישום של הערכות פרוגנוסטיות בפרקטיקה הקלינית.

שימוש בסולמות תפקודיים ובשאלת ההפתעה

שבריריות (Frailty) מוכרת כגורם ניבוי בלתי תלוי לתמותה ולאשפוז בקרב מבוגרים החיים עם CKD. שבריריות היא תופעה נפוצה באוכלוסייה זו. Gimena-Muñoz et al.46 דיווחו על שכיחות שבריריות של 27% בקרב אנשים עם CKD בשלב מתקדם, תוך שימוש במודל ה-Fried Frailty Phenotype להגדרת מצב השבריריות. הם זיהו גם סוכרת מסוג 2 ואנמיה כגורמי ניבוי בלתי תלויים לשבריריות. בנוסף, שבריריות עשויה להעלות משמעותית את הסיכון להופעת CKD47.

בסקירה שיטתית ומטא-אנליזה שביצעו Puri et al.48, שכללה 105 מחקרים שבהם השתתפו אנשים עם CKD בשלב מתקדם, נמצא כי שבריריות (frailty), שנערכה באמצעות ה-Fried Frailty Phenotype או ה-Rockwood Clinical Frailty Scale (CFS), הייתה קשורה לעלייה של פי שניים בסיכון לתמותה בהשוואה לאנשים שאינם שבירים (Table 1). שבריריות הכפילה גם את הסיכון לאשפוז, מה שמאשש את ערכה הפרוגנוסטי מעבר לגיל כרונולוגי ומחלות נלוות. ממצאים אלו מדגישים את החשיבות של שילוב הערכת שבריריות כחלק מסיווג הסיכונים השגרתי בפרקטיקה הנפרוֹלוגית.

בסגנון זה, Kennard et al.49 דיווחו כי שבריריות קשורה לעלייה של פי שניים עד שישה בסיכון לתמותה, אשפוז והחמרה לשלב של דיאליזה בקרב אנשים עם CKD מתקדם. שבריריות במטופלים המקבלים דיאליזה קשורה גם לסיבוכים תכופים50, כולל זיהומים, אירועים קרדיווסקולריים, כשל בגישה וסקולרית, התאוששות ממושכת לאחר דיאליזה וירידה בהיענות לטיפול. בקרב מבוגרים, סיבוכים אלו תורמים לנטל מחלה רב יותר, תלות תפקודית מוגברת ושימוש גבוה יותר בשירותי בריאות. שבריריות נותרת מנבא חזק של תחלואה ותמותה במטופלים עם CKD, כולל כאלו המקבלים טיפול חליפי לכליות ואלו המטופלים באופן שמרני, גם לאחר התאמה לגיל כרונולוגי ולמולטימורבידיות51. שילוב של סולמות הערכה תפקודית עם פרמטרים קליניים אובייקטיביים עשוי לשפר עוד יותר את ביצועי הניבוי של כלי ניבוי סיכונים עבור ESKD6,26.

מספר מודלים פרוגנוסטיים עבור CKD ו-ESKD משלבים את שאלת ההפתעה (SQ), השואלת: “האם תופתע אם אדם זה ימות ב-12 החודשים הקרובים?” מודלים אלו כוללים את אלו שפותחו על ידי Cohen et al.52, Schmidt et al.6, ו-Javier et al.53 (Table 1). ה-SQ משקפת את השיפוט הקליני הכולל של איש מקצוע בתחום הבריאות לגבי מצבו הבריאותי של המטופל ועשויה להיחשב כמדד ל-clinical gestalt. במחקר פרוספקטיבי רב-מרכזי, Schmidt et al.6 פיתחו מודל פרוגנוסטי המשלב שלושה מנבאים בלתי תלויים: תשובה שלילית ל-SQ (odds ratio [OR], 3.29), מדד ביצועים של Karnofsky (KPS) בינוני או נמוך (OR, 2.09 עבור KPS 50–70; OR, 4.69 עבור KPS ≤40), וגיל עולה (OR, 1.41 לכל עשור נוסף). המודל הדגים ביצועי ניבוי טובים והדגיש את הערך של שילוב שיפוט קליני עם הערכה תפקודית אובייקטיבית להערכת תוצאות שליליות ב-CKD מתקדם (Table 1)6.

Javier ושותפיו53 העריכו את ה-SQ במחקר פרוספקטיבי של 388 מבוגרים בני 60 ומעלה עם CKD בשלבים 4–5 שלא קיבלו דיאליזה (טבלה 1). הם השתמשו בגרסה של ה-SQ בעלת שלוש קטגוריות (כן/לא בטוח/לא), אשר הדגימה מדרג ברור בסיכון לתמותה: 5% עבור "כן", 15% עבור "לא בטוח", ו-27% עבור "לא" (P < 0.001). הגרסה הבינארית של ה-SQ שיפרה את הרגישות (66%) אך הפחיתה את הסגוליות (68%). למרות שפירוש ה-SQ הוא סובייקטיבי מטבעו ועשוי להשתנות בין קליניקאים53, יתרונותיו העיקריים הם הפשטות, היישום האינטואיטיבי והקלות שבשימוש בפרקטיקה קלינית שגרתית.

פרמטרים מעבדתיים

מספר פרמטרים מעבדתיים הנמדדים באופן שגרתי הראו משמעות פרוגנוסטית בעת תחילת הדיאליזה, כולל קצב סינון גלומולרי מוערך (eGFR), אלבומין בנסיוב, המוגלובין ומדדי הלימות של דיאליזה כגון Kt/V54,55,56. מבין אלה, אלבומין והמוגלובין בנסיוב הם סמנים זמינים המשקפים את המצב התזונתי, הדלקתי והתפקודי של המטופל. במחקר עוקבה רטרוספקטיבי של מבוגרים עם CKD בשלבים 1–4, רמות אלבומין נמוכות בנסיוב היו קשורות באופן בלתי תלוי לתמותה גבוהה יותר מכל סיבה לאחר התאמה לגיל, מין ותפקוד כליות55. באופן דומה, אנמיה בעת תחילת הדיאליזה עלתה כנבואה חזקה לתמותה מוקדמת, כאשר מטופלים שהחלו את הטיפול עם רמות המוגלובין נמוכות מ-10 g/dL הראו תמותה גבוהה משמעותית למרות תיקון מאוחר יותר56. תצפית זו מרמזת כי המוגלובין נמוך בתחילת הדיאליזה עשוי לשקף דלקת כרונית או טיפול תת-אופטימלי טרום-דיאליזה, ולא רק אנמיה הפיכה. eGFR גבוה יותר בעת תחילת הדיאליזה נקשר אף הוא לעלייה בתמותה מוקדמת, למרות שנראה הדבר מנוגד לאינטואיציה54. קשר זה משקף ככל הנראה הטיות אינדיקציה (indication bias), שבהן מטופלים עם תחלואה נלווית חמורה או מחלה חריפה מתחילים דיאליזה מוקדם יותר למרות תפקוד כליות שנשמר יחסית. ייתכן שזה משקף גם את ההשפעות של תת-תזונה ומסת שריר מופחתת.

מחבר / שנהסוג הכליאוכלוסיית המחקרמטרה / אופק פרוגנוסטימשתנים מרכזייםישימות קלינית / מגבלות
Schmidt et al.6מודל חיזוי קליניCKD שלבים 4–5 (ללא דיאליזה)תמותה בטווח של 12 חודשיםשאלת ההפתעה (Surprise Question), KPS, גילמודל פשוט ומתוקף, שימושי לתמיכה בהחלטות לגבי התחלת דיאליזה או ניהול שמרני של מחלת הכליות.
Obi et al.9מודל חיזוי קליני35,878 וטרנים מארה"בתמותה בטווח של שנה (eGFR <15 לעומת ≥15 mL/min/1.73 m²)גיל, תחלואה נלווית, eGFR, אלבומין, סרטןמודלים נפרדים המבוססים על eGFR; קהל מחקר בעיקר גברים; אינו כולל מדדי שבריריות או מדדים תפקודיים.
Couchoud et al.15מודל חיזוי קליני≥75 שנים (צרפת, REIN)תמותה בטווח של 3 חודשיםגיל, מין, CHF, הפרעות קצב, מחלה וסקולרית פריפרית, סרטן פעיל, היפואלבומינמיה, תלות תפקודית, הפרעות התנהגותיותמסווג מטופלים לקבוצות סיכון נמוך, בינוני וגבוה; ישים באופן רחב עבור מבוגרים עם ESKD.
Davison et al.18מודל חיזוי קלינידיאליזה פריתוניאליתתמותה בטווח של 6–18 חודשיםמודל Cohen מותאם בתוספת שאלת הפתעה שהושלמה על ידי צוות הסיעודתוקף חיצוני ב-PD; מעריך הערכת יתר של התמותה במטופלים בסיכון גבוה; מדגיש את תפקיד הסיעוד ואת חשיבות ההערכה התפקודית.
Dusseux et al.24מודל חיזוי קלינידיאליזה ראשונית, ≥70 שנים (צרפת, REIN)תמותה בטווח של 3 שניםגיל, מין, סוכרת, CVD, תלות, BMI נמוך, קתטר זמניתוכנן לזיהוי מועמדים להפניה להשתלת כליה ולא להתחלת דיאליזה; הבחנה בינונית (c-statistic 0.71), כיול טוב, אך לא עבר תיקוף חיצוני מחוץ לצרפת.
Thamer et al. 39מודל חיזוי קליני≥67 שנים, ארה"בתמותה בטווח של 3 ו-6 חודשיםמודלים מקיפים ומפושטים (גיל, תלות, אלבומין, סרטן, CHF, אשפוז, מגורים במוסד)מדד פשוט לשימוש לצד המיטה; אינו משלב מדדי איכות חיים או העדפות מטופל.
Hemmelgarn et al.40מדד תחלואה נלוויתHD תחזוקתיתמותה כלליתתחלואה נלווית (CHF, סרטן, לימפומה, גרורות)מדד ה-ESKD עולה בביצועיו על ה-CCI. הביצועים משתפרים עוד יותר בשילוב עם למידת מכונה (Noh et al.43; AUC 0.8357).
Santos et al.44מודל חיזוי קליני≥65 שנים, פורטוגלתמותה בטווח של 6 חודשים לאחר התחלת דיאליזהגיל, מחלת עורקים כליליים, שבץ עם המיפלגיה, אלבומין נמוך, הפניה מאוחרת לנפרולוגיההשיג ביצועים טובים יותר ממודל Couchoud; הוצאו מטופלים שאינם בדיאליזה ולא נכללה הערכת שבריריות.
Ivory et al.45מודל חיזוי קליניHD/PD ראשוני, ≥15 שנים (ANZDATA)תמותה בטווח של 6 חודשיםשלושה עשר משתנים קליניים (גיל, BMI, תחלואה נלווית, סוכרת, הפניה מאוחרת)השיג ביצועים טובים יותר ממודלי Couchoud ו-Wagner; הישימות עשויה להיות מוגבלת מחוץ לאוסטרליה וניו זילנד.
Puri et al.48סולם שבריריות/תפקודמבוגרים עם CKD (כל השלבים, כולל דיאליזה)תמותה ואשפוזFFP, CFS, FFP מותאם, סולם FRAIL, מדד שבריריות (Frailty Index)FFP ו-CFS הראו את הערך הפרוגנוסטי החזק ביותר לתמותה ואשפוז. FFP מותאם הוא חלופה מעשית כאשר בדיקות מבוססות ביצועים אינן אפשריות; שיפוט קליני לבדו אינו מספיק.
Oki et al.50סולם שבריריות/תפקודמטופלי HD/PD ראשונייםתמותה ואשפוז בטווח של שנתייםCFSיושם רטרוספקטיבית על ידי אחיות; הוצאו אשפוזים ממושכים; מעשי לשימוש קליני שגרתי.
Cohen et al.52מודל חיזוי קליניHD תחזוקתיתמותה בטווח של 6 חודשיםגיל, דמנציה, מחלה וסקולרית פריפרית, אלבומין, שאלת ההפתעהמשלב שיפוט קליני עם משתנים אובייקטיביים; מראה הבחנה חזקה (AUC 0.80–0.87).
Javier et al.53כלי להערכה סובייקטיבית≥60 שנים, CKD שלבים 4–5תמותה בטווח של 12 חודשיםשאלת ההפתעה (גרסאות של שלוש ושתי קטגוריות)חוזה תמותה בטווח של שנה; דורש היכרות מוקדמת עם המטופל; הסכמה בינונית בין מעריכים ומהימנות טובה של מבחן-חוזר.
Sun et al.55מדד מעבדתיCKD שלבים 1–4 (70% ≥65 שנים)תמותה ארוכת טווח מכל סיבהאלבומין בנסיוב, גילקוהורט רטרוספקטיבי של מרכז אחד (n = 201); שימושי כסמן משלים ולא כחוזה עצמאי.
Wick et al. 54מודל חיזוי קליני≥65 שנים בעת התחלת דיאליזהתמותה בטווח של 6 חודשיםגיל ≥80 שנים, eGFR ≥15 mL/min/1.73 m², אשפוז קודם, CHF, AF, סרטןמבצע סטרטיפיקציה של סיכון לתמותה בטווח קצר; eGFR ≥15 mL/min/1.73 m² עשוי לשקף התחלה מוקדמת או לא מתוכננת של דיאליזה; הבחנה טובה (ROC 0.73).
Karaboyas et al.56מדד מעבדתיHD ראשוני בינלאומי (DOPPS)תמותה בטווח של שנההמוגלובין בבסיס, מינוני ESA וברזל IVמראה קשר בצורת U עם מינון ברזל; תמותה גבוהה יותר עם המוגלובין <10 g/dL או מינוני ESA גבוהים יותר; שימושי כסמן ביולוגי משלים.
García-Montemayor et al.57מודל למידת מכונהHD ראשוני (ספרד)תמותה בטווח של 6–24 חודשיםחמישה עשר משתנים קליניים ומעבדתיים (Random Forest)שיפור צנוע לעומת רגרסיה לוגיסטית (ΔAUC 0.007–0.046); קראטינין, Kt/V והמוגלובין הם חוזים חשובים לתמותה מוקדמת.
Sheng et al.59מודל למידת מכונהHD ראשוני (סין)תמותה בטווח של שנהגיל, eGFR, CRP, המוגלובין, תחלואה נלווית (XGBoost)AUC 0.83–0.85; שמר 15 מתוך 42 משתנים מועמדים; דורש תיקוף חיצוני באוכלוסיות מגוונות.

טבלה 1: כלים לניבוי תמותה בחולים עם מחלת כליות כרונית בשלב מתקדם ומחלת כליות בשלב סופי. טבלה זו מסכמת כלים פרוגנוסטיים מתוקפים, הערכות שבריריות, סממנים מעבדתיים ומודלים של למידת מכונה שפותחו להערכת תמותה בחולים עם מחלת כליות כרונית (CKD) בשלב מתקדם ומחלת כליות בשלב סופי (ESKD). עבור כל מחקר, הטבלה מפרטת את אוכלוסיית המחקר, אופק הפרוגנוזה, משתני הניבוי העיקריים ושיקולים מרכזיים ליישום קליני, כולל נקודות חוזק ומגבלות. קיצורים: AF, פרפור פרוזדורים; AUC, השטח תחת עקומת מאפייני תפעול המקלט; BMI, מדד מסת הגוף; CCI, מדד התחלואה של Charlson; CFS, סולם שבריריות קליני; CHF, אי-ספיקת לב גודשית; CKD, מחלת כליות כרונית; CRP, חלבון C-reactive; CVD, מחלה קרדיווסקולרית; eGFR, קצב סינון גלומרי מוערך; ESA, סוכן מעורר אריתרופואזה; ESKD, מחלת כליות בשלב סופי; FFP, פנוטיפ שבריריות של Fried; HD, המודיאליזה; IV, תוורידי; KPS, מדד התפקוד של Karnofsky; PD, דיאליזה פריטוניאלית; REIN, רשת המידע והאפידמיולוגיה של הכליות; ROC, מאפייני תפעול המקלט; US, ארצות הברית; XGBoost, Extreme Gradient Boosting. אנא לחץ כאן כדי להוריד טבלה זו.

מודלים של למידה מכונה לניבוי תמותה

אלגוריתמים של למידה חישובית (ML) יושמו יותר ויותר לחיזוי תמותה במטופלים המקבלים דיאליזה, כאשר מספר מחקרים הדגימו יכולת הבחנה משופרת בהשוואה למודלים מסורתיים המבוססים על רגרסיה. Garcia-Montemayor et al.57 דיווחו כי מודל יער אקראי (random forest) הניב ביצועים טובים יותר מרגרסיה לוגיסטית בחיזוי תמותה בטווח של 6 חודשים, שנה ושנתיים בקרב מטופלים המקבלים המודיאליזה, עם שטח תחת העקומה של מאפיין הפעולה של המקלט (AUC) שנע בין 0.68 ל-0.73 (טבלה 1). Yang et al.58 יישמו מסווג CatBoost על מטופלים המקבלים דיאליזה פריטוניאלית, והשיגו AUC של 0.80 תוך זיהוי הגיל, משקל הגוף ואלבומין בסרום כגורמי הניבוי המשפיעים ביותר. Sheng et al.59 פיתחו ותיקפו חיצונית מודל Extreme Gradient Boosting (XGBoost) לחיזוי תמותה בשנה הראשונה ב-97 מרכזי כליות. המודל השיג AUC של 0.83–0.85, מה שעלה באופן משמעותי על ביצועיהם של מודלי רגרסיה שפורסמו בעבר (טבלה 1). באופן דומה, Koh et al.60 הדגימו כי מודל יער אקראי הניב ביצועים טובים יותר ממדדי הפרוגנוזה המבוססים של REIN ו-Wick בקוהורט מבוגר מדרום-מזרח אסיה, והשיגו AUC של 0.83.

למרות ממצאים מבטיחים אלו, נותרות מגבלות משמעותיות. רוב מודלי ה-ML פותחו באמצעות נתונים רטרוספקטיביים מקוהורטות של מרכזים בודדים, עם תיקוף חיצוני מוגבל ויכולת פירוש (interpretability) מופחתת. למרות ששיטות להסברתיות, כגון SHapley Additive exPlanations (SHAP), שיפרו את שקיפות המודלים, יכולת הפירוש נותרה מחסום משמעותי ליישום קליני שגרתי. נכון להיום, אף ניסוי אקראי פרוספקטיבי לא בחן האם פרוגנוזה מודרכת על ידי ML משפרת תוצאים קליניים או את איכות קבלת ההחלטות המשותפת בחולים עם CKD או ESKD, דבר המהווה פער ראייתי חשוב.

חסמים ליישום של כלים פרוגנוסטיים בפרקטיקה קלינית

למרות הזמינות הגוברת של כלים פרוגנוסטיים עבור חולים עם CKD בשלב מתקדם ו-ESKD, שילובם בפרקטיקה הקלינית השוטפת נותר מוגבל. סקרים בקרב נפרולוגים קנדים הראו כי יותר מ-80% מסתמכים בעיקר על אינטואיציה קלינית (clinical gestalt) לצורך קביעת הפרוגנוזה, בעוד שכ-70% אינם משתמשים כלל או משתמשים לעיתים רחוקות בכלי ניבוי פורמליים61. החסמים שדווחו כוללים חששות לגבי ישימותן של הערכות סיכון מבוססות-אוכלוסייה עבור חולים בודדים, מגבלות זמן, והיכרות מוגבלת עם הכלים הזמינים ועם הראיות התומכות בשימושם. ראוי לציין כי אנשי מקצוע בתחום הבריאות הבדילו בעקביות בין הערך של כלים פרוגנוסטיים ברמת האוכלוסייה לבין יישומם עבור חולים בודדים, דבר המדגיש אתגר שסביר להניח שתיקוף חיצוני (external validation) לבדו לא יפתור62.

היישום המעשי של מודלים פרוגנוסטיים רבים מוגבל עוד יותר מכיוון שחלק מהפרסומים אינם מספקים פורמט שמיש, כגון משוואת רגרסיה מלאה או ציון סיכון, מה שמקשה על יישום קליני שגרתי63. בנוסף, רק 26.7% מהמודלים שפורסמו עברו תיקוף חיצוני, ומחקרי השפעה רשמיים הבוחנים האם כלים פרוגנוסטיים משפרים את קבלת ההחלטות המשותפת או את תוצאות המטופלים נותרים נדירים63. לפיכך, האימוץ של כלים פרוגנוסטיים בנפרולוגיה בעולם האמיתי נותר נמוך, מה שעלול לשקף אמון מוגבל של קלינאים, חוסר ניסיון ואי-ודאות לגבי התועלת הקלינית שלהם בשיפור תוצאות המטופלים64.

סגירת פער זה ביישום תדרוש מאמצים מעבר לפיתוח ותיקוף של מודלים פרוגנוסטיים חדשים. שילוב של כלים פרוגנוסטיים בתיקים רפואיים אלקטרוניים עשוי להפחית מחסומים הקשורים לזמן, נגישות וזרימת עבודה, אשר קלינאים מצביעים עליהם באופן עקבי62. בנוסף, הכשרת נפרולוגים להעברה יעילה של מידע על סיכון הסתברותי במהלך שיחות על מחלה קשה, במקום הצגה פשוטה של הערכות מספריות, עשויה להיות חשובה באותה מידה כשיפור נוסף של דיוק המודל62,65.

מגבלות

מספר מגבלות בספרות הקיימת ראויות לציון. רוב המודלים הפרוגנוסטיים9,26,39,45,55,66 פותחו באמצעות קהלים מוגבלים גאוגרפית, ויכולת ההכללה שלהם למסגרות בריאות אחרות נותרת אי-ודאית. למרות שחלק מהכלים פותחו במיוחד עבור מבוגרים, מודלים מאושרים רבים כוללים אוכלוסיות צעירות יותר המטופלות בדיאליזה, וכלים פרוגנוסטיים ייעודיים למבוגרים שבירים נותרים מוגבלים. הספרות הנוכחית נוטה באופן משמעותי לטובת קהלי המטופלים בהמודיאליזה, בעוד שמודלים פרוגנוסטיים מאושרים עבור מטופלים המקבלים דיאליזה פריטוניאלית הם נדירים, כאשר עבודתם של Davison et al.18 מייצגת אחת הדוגמאות הבודדות הזמינות. מודלים של למידת מכונה, למרות היותם מבטיחים, טרם הוערכו בניסויים קליניים פרוספקטיביים, ואף כלי פרוגנוסטי הזמין כיום לא הוכיח, במחקר רנדומלי, כי השימוש בו משפר את איכות קבלת ההחלטות המשותפת או את תוצאות הטיפול בחולה.

מחקרים עתידיים צריכים לתת עדיפות לפיתוח ולתיקוף חיצוני של מודלים פרוגנוסטיים באוכלוסיות מגוונות ובשיטות דיאליזה שונות, להערכה פרוספקטיבית של טיפול המונחה על ידי פרוגנוזה, ולשילוב העדפות המדווחות על ידי המטופלים במסגרות של הערכת סיכונים קלינית.

מסקנות

חיזוי פרוגנוזה הוא מרכיב חשוב בקבלת החלטות משותפת. על נפרולוגים לספק מידע פרוגנוסטי באופן מדויק ובגישה ממוקדת-מטופל כדי לסייע בהתאמת הטיפולים המוצעים לערכיהם ולהעדפותיהם של המטופלים. כלים לפרוגנוזה, כולל מודלים לניבוי סיכונים, יכולים לסייע לנפרולוגים לספק הערכות סיכון מורכבות ומדויקות יותר. כלים אלו עשויים להקל על זיהוי מוקדם של אנשים שעשויים להפיק תועלת מהערכה גריאטרית מקיפה, תכנון טיפול מקדים, או במקרים נבחרים, חלופות טיפול פחות פולשניות או טיפול פליאטיבי26. לעומת זאת, הם עשויים לסייע בזיהוי מטופלים עם פרוגנוזה חיובית שעשויים להפיק תועלת מתכנון פרו-אקטיבי של גישה וסקולרית או מהערכה להשתלה. כלי הפרוגנוזה הזמינים נעים בין הערכות סובייקטיביות מהירות, כגון שאלת ההפתעה (Surprise Question), לבין מודלים רב-משתנים מורכבים. עם זאת, ייתכן שמודלים אלו אינם ישימים לכל האוכלוסיות ויש להשתמש בהם רק בהקשרים קליניים מתאימים. לכן, על אנשי מקצוע בתחום הבריאות להשתמש בגישה רב-מודאלית המשלבת פרמטרים מעבדתיים, מחלות נלוות, סולמי הערכה תפקודית ושיקול דעת קליני כדי לגבש הערכות פרוגנוסטיות שאינן רדוקטיביות מדי. מודלים שפותחו על ידי Cohen et al.52, Schmidt et al.6, ו-Couchoud et al.26 (טבלה 1) עשויים להיות מועילים במיוחד מכיוון שקיימים מחשבוני סיכון שפורסמו שניתן ליישמם במהירות בפרקטיקה הקלינית. המודלים שפותחו על ידי Cohen et al.52 ו-Schmidt et al.6 משלבים שיקול דעת קליני עם פרמטרים אובייקטיביים, מה שמאפשר הערכה הוליסטית יותר. האופן שבו מועבר המידע הפרוגנוסטי חשוב באותה מידה. יש להציג את המידע בשפה נגישה למטופלים, תוך רגישות למידת נכונותם לדון בתמותה. הערכות פרוגנוסטיות צריכות להנחות את השיחות ולהעמיד בהקשר את התועלות והמגבלות הפוטנציאליות של הטיפול; קלינאים צריכים להימנע מהצגת הערכות סיכון מוחלטות ללא הסבר מתאים. מסגרות תקשורת מובנות, כגון כלי ה"מקרה הטוב ביותר/המקרה הגרוע ביותר" (Best Case/Worst Case), משתמשות בתכנון תרחישים ובעזרים גרפיים כדי לתאר את התוצאות הטובות ביותר, הסבירות ביותר והגרועות ביותר של כל אפשרות טיפולית. גישות אלו יכולות לסייע לנפרולוגים להתרחק מהערכות סטטיסטיות מבודדות ולתמוך במטופלים ובמשפחותיהם בקבלת החלטות טיפוליות המשקפות את מטרותיהם וערכיהם16,67. עבודה עתידית צריכה להתמקד בתיקוף של כלי פרוגנוזה באוכלוסיות מגוונות ובבחינה האם השימוש בהם משפר את קבלת ההחלטות המשותפת ואת התוצאות הממוקדות-מטופל.

גילויים

המחברים מצהירים כי אין להם אינטרסים פיננסיים מתחרים או ניגודי עניינים. כמו כן, המחברים השתמשו בכלי ליצירת תמונות של OpenAI כדי ליצור את הגרסה הראשונית של איור 1. האיור נסקר, עודכן ואושר לאחר מכן על ידי המחברים, הנושאים באחריות מלאה לתוכנו המדעי ולדיוקו הקליני.

מקורות

  1. Kovesdy CP. Epidemiology of chronic kidney disease: an update 2022. Kidney Int Suppl. 2022;12:7-11. doi:10.1016/j.kisu.2021.11.003.
  2. Couser WG, Remuzzi G, Mendis S, Tonelli M. The contribution of chronic kidney disease to the global burden of major noncommunicable diseases. Kidney Int. 2011;80(12):1258-70. doi:10.1038/ki.2011.368.
  3. Tamura MK. Incidence, management, and outcomes of end-stage renal disease in the elderly. Curr Opin Nephrol Hypertens. 2009;18:252-7. doi:10.1097/MNH.0b013e328326f3ac.
  4. United States Renal Data System. 2024 USRDS Annual Data Report: Epidemiology of Kidney Disease in the United States [Internet]. 2024 [cited 2025 Oct 5]. Available from: https://usrds-adr.niddk.nih.gov/2024/suggested-citation.
  5. Merchant A, Moideen A. Comprehensive insights into palliative nephrology: a chapter in contemporary renal medicine. In: Bolling G, Zelko E, editors. Palliative Care—Current Practice and Future Perspectives. IntechOpen; 2023. doi:10.5772/intechopen.1003074.
  6. Schmidt RJ, et al. Derivation and validation of a prognostic model to predict mortality in patients with advanced chronic kidney disease. Nephrol Dial Transplant. 2019;34(9):1517-25. doi:10.1093/ndt/gfy305.
  7. Merchant AA, Ling E. An approach to treating older adults with chronic kidney disease. CMAJ. 2023;195:E612-8. doi:10.1503/cmaj.221427.
  8. O’Hare AM, et al. Assessment of self-reported prognostic expectations of people undergoing dialysis: United States Renal Data System Study of Treatment Preferences (USTATE). JAMA Intern Med. 2019;179(10):1325-33. doi:10.1001/jamainternmed.2019.2879.
  9. Obi Y, et al. Development and validation of prediction scores for early mortality at transition to dialysis. Mayo Clin Proc. 2018;93(9):1224-35. doi:10.1016/j.mayocp.2018.04.017.
  10. Kidney Disease: Improving Global Outcomes (KDIGO) CKD Work Group. KDIGO 2024 clinical practice guideline for the evaluation and management of chronic kidney disease. Kidney Int. 2024;105(4 Suppl):S117-314. doi:10.1016/S0085-2538(24)00110-8.
  11. Verberne WR, et al. Comparative survival among older adults with advanced kidney disease managed conservatively versus with dialysis. Clin J Am Soc Nephrol. 2016;11(4):633-40. doi:10.2215/CJN.07510715.
  12. Buur LE, et al. Does conservative kidney management offer a quantity or quality of life benefit compared with dialysis? A systematic review. BMC Nephrol. 2021;22:307. doi:10.1186/s12882-021-02516-6.
  13. Kobayashi A, et al. Comprehensive conservative kidney management among older populations: a nationwide administrative claims database analysis. Kidney360. 2025;6:1713-21. doi:10.34067/KID.0000000923.
  14. Jassal SV, Van Loon I. Redesigning peritoneal dialysis care: the introduction of frailty-informed pathways. Perit Dial Int. 2025;45(2):70-3. doi:10.1177/08968608241304272.
  15. Couchoud C, et al. Supportive care: time to change our prognostic tools and their use in CKD. Clin J Am Soc Nephrol. 2016;11(10):1892-901. doi:10.2215/CJN.12631115.
  16. Zimmermann CJ, et al. Opportunities to improve shared decision making in dialysis decisions for older adults with life-limiting kidney disease: a pilot study. J Palliat Med. 2020;23(5):627-34. doi:10.1089/jpm.2019.0340.
  17. Schell JO, et al. Discussions of the kidney disease trajectory by elderly patients and nephrologists: a qualitative study. Am J Kidney Dis. 2012;59(4):495-503. doi:10.1053/j.ajkd.2011.11.023.
  18. Davison SN, Rathwell S. External validation of a prognostic model in routine practice for short- and long-term survival in peritoneal dialysis. Perit Dial Int. 2026;46(2):105-14. doi:10.1177/08968608251364097.
  19. Davison SN, et al. Executive summary of the KDIGO Controversies Conference on Supportive Care in Chronic Kidney Disease: developing a roadmap to improving quality care. Kidney Int. 2015;88:447-59. doi:10.1038/ki.2015.110.
  20. Milders J, et al. Living with chronic kidney disease: future perspectives and prognostic needs of patients—a qualitative study. BMC Nephrol. 2025;26:301. doi:10.1186/s12882-025-04243-8.
  21. Milders J, et al. Dealing with an uncertain future: a survey study on what patients with chronic kidney disease actually want to know. Clin Kidney J. 2024;17(8):1-8. doi:10.1093/ckj/sfae225.
  22. Saeed F, et al. Patients’ perspectives on dialysis decision-making and end-of-life care. Clin Nephrol. 2019;91(5):294-300. doi:10.5414/CN109608.
  23. Liu A, et al. Prognostic preferences of older adults on maintenance hemodialysis and their care partners: a qualitative study. Clin J Am Soc Nephrol. 2025;20(10):1387-95. doi:10.2215/CJN.0000000782.
  24. Dusseux E, et al. A simple clinical tool to inform the decision-making process to refer elderly incident dialysis patients for kidney transplant evaluation. Kidney Int. 2015;88(1):121-9. doi:10.1038/ki.2015.25.
  25. Tamura MK, Tan JC, O’Hare AM. Optimizing renal replacement therapy in older adults: a framework for making individualized decisions. Kidney Int. 2012;82:261-9. doi:10.1038/ki.2011.384.
  26. Couchoud CG, et al. Development of a risk stratification algorithm to improve patient-centered care and decision making for incident elderly patients with end-stage renal disease. Kidney Int. 2015;88(5):1178-86. doi:10.1038/ki.2015.245.
  27. Chandna SM, et al. Survival of elderly patients with stage 5 CKD: comparison of conservative management and renal replacement therapy. Nephrol Dial Transplant. 2011;26(5):1608-14. doi:10.1093/ndt/gfq630.
  28. Murtagh FEM, et al. Dialysis or not? A comparative survival study of patients older than 75 years with stage 5 chronic kidney disease. Nephrol Dial Transplant. 2007;22(7):1955-62. doi:10.1093/ndt/gfm153.
  29. Wachterman MW, et al. One-year mortality after dialysis initiation among older adults. JAMA Intern Med. 2019;179(7):985-7. doi:10.1001/jamainternmed.2018.8690.
  30. Montez-Rath ME, et al. Hospitalizations and nursing facility stays during the transition from CKD to ESRD on dialysis: an observational study. J Gen Intern Med. 2017;32(11):1220-7. doi:10.1007/s11606-017-4151-6.
  31. Kolbrink B, et al. Patient-focused outcomes after initiation of dialysis for ESRD: mortality, hospitalization, and functional impairment. Nephrol Dial Transplant. 2023;38(11):2528-36. doi:10.1093/ndt/gfad099.
  32. Dalrymple LS, et al. Infection-related hospitalizations in older patients with ESRD. Am J Kidney Dis. 2010;56(3):522-30. doi:10.1053/j.ajkd.2010.04.016.
  33. Pereira M, et al. Dependency and frailty in the older haemodialysis patient. BMC Geriatr. 2024;24:416. doi:10.1186/s12877-024-04973-8.
  34. Kurella Tamura M, et al. Functional status of elderly adults before and after initiation of dialysis. N Engl J Med. 2009;361(16):1539-47. doi:10.1056/NEJMoa0904655.
  35. Morris JN, Pries B, Morris S. Scaling activities of daily living within the Minimum Data Set. J Gerontol A Biol Sci Med Sci. 1999;54(11):M546-53. doi:10.1093/gerona/54.11.M546.
  36. Jassal SV, Chiu E, Hladunewich M. Loss of independence in patients starting dialysis at 80 years of age or older. N Engl J Med. 2009;361(16):1612-3. doi:10.1056/NEJMc0905289.
  37. Goto NA, et al. Association of initiation of maintenance dialysis with functional status and caregiver burden. Clin J Am Soc Nephrol. 2019;14(7):1039-47. doi:10.2215/CJN.13131118.
  38. Jassal SV, et al. Functional dependence and mortality in the international Dialysis Outcomes and Practice Patterns Study. Am J Kidney Dis. 2016;67(2):283-92. doi:10.1053/j.ajkd.2015.09.024.
  39. Thamer M, et al. Predicting early death among elderly dialysis patients: development and validation of a risk score to assist shared decision making for dialysis initiation. Am J Kidney Dis. 2015;66(6):1024-32. doi:10.1053/j.ajkd.2015.05.014.
  40. Hemmelgarn BR, Manns BJ, Quan H, Ghali WA. Adapting the Charlson Comorbidity Index for use in patients with ESRD. Am J Kidney Dis. 2003;42(1 Suppl 2):125-32. doi:10.1016/S0272-6386(03)00415-3.
  41. Lin YT, et al. High cost and low survival rate in high-comorbidity incident elderly hemodialysis patients. PLoS One. 2013;8(9):e75318. doi:10.1371/journal.pone.0075318.
  42. Flores-Mendoza AP, et al. Charlson Comorbidity Index and all-cause mortality in patients with delayed hemodialysis initiation: a prospective cohort study. BMC Nephrol. 2025;26:376. doi:10.1186/s12882-025-04197-x.
  43. Noh J, et al. Predicting early mortality in hemodialysis patients: a deep learning approach using a nationwide prospective cohort in South Korea. Sci Rep. 2024;14:29658. doi:10.1038/s41598-024-80900-6.
  44. Santos J, et al. Predicting 6-month mortality in incident elderly dialysis patients: a simple prognostic score. Kidney Blood Press Res. 2020;45(1):38-50. doi:10.1159/000504136.
  45. Ivory SE, et al. Predicting 6-month mortality risk of patients commencing dialysis treatment for end-stage kidney disease. Nephrol Dial Transplant. 2017;32(9):1558-65. doi:10.1093/ndt/gfw383.
  46. Gimena Muñoz R, et al. Assessment of frailty in patients with advanced chronic kidney disease and the role of microvesicles: a single-center study. PLoS One. 2025;20(9):e0332653. doi:10.1371/journal.pone.0332653.
  47. Zou S, et al. Frailty, genetic predisposition, and incident chronic kidney disease. Sci Rep. 2025;15(1):14625. doi:10.1038/s41598-025-97280-0.
  48. Puri A, et al. Frailty assessment tools in chronic kidney disease: a systematic review and meta-analysis. Kidney Med. 2025;7(3):100960. doi:10.1016/j.xkme.2024.100960.
  49. Kennard AL, Glasgow NJ, Rainsford SE, Talaulikar GS. Clinical implications and assessment of frailty in patients with advanced CKD: a narrative review. Kidney Int Rep. 2024;9:791-806. doi:10.1016/j.ekir.2023.12.022.
  50. Oki R, et al. Clinical frailty assessment might be associated with mortality in incident dialysis patients. Sci Rep. 2022;12(1):17651. doi:10.1038/s41598-022-22483-8.
  51. Nair D, et al. Frailty in kidney disease: a comprehensive review to advance its clinical and research applications. Am J Kidney Dis. 2025;85(1):89-103. doi:10.1053/j.ajkd.2024.04.018.
  52. Cohen LM, Ruthazer R, Moss AH, Germain MJ. Predicting six-month mortality for patients receiving maintenance hemodialysis. Clin J Am Soc Nephrol. 2010;5(1):72-9. doi:10.2215/CJN.03860609.
  53. Javier AD, et al. Reliability and utility of the Surprise Question in CKD stages 4-5. Am J Kidney Dis. 2017;70(1):93-101. doi:10.1053/j.ajkd.2016.11.025.
  54. Wick JP, et al. A clinical risk prediction tool for 6-month mortality after dialysis initiation among older adults. Am J Kidney Dis. 2017;69(5):568-75. doi:10.1053/j.ajkd.2016.08.035.
  55. Sun J, Su H, Lou Y, Wang M. Association between serum albumin level and all-cause mortality in patients with chronic kidney disease: a retrospective cohort study. Am J Med Sci. 2021;361(4):451-60. doi:10.1016/j.amjms.2020.07.020.
  56. Karaboyas A, et al. Low hemoglobin at hemodialysis initiation: an international study of anemia management and mortality in the early dialysis period. Clin Kidney J. 2020;13(3):425-33. doi:10.1093/ckj/sfz065.
  57. Garcia-Montemayor V, et al. Predicting mortality in hemodialysis patients using machine learning analysis. Clin Kidney J. 2021;14(5):1388-95. doi:10.1093/ckj/sfaa126.
  58. Yang J, et al. Machine learning algorithms for the prediction of adverse prognosis in patients undergoing peritoneal dialysis. BMC Med Inform Decis Mak. 2024;24:8. doi:10.1186/s12911-023-02412-z.
  59. Sheng K, et al. Prognostic machine learning models for first-year mortality in incident hemodialysis patients: development and validation study. JMIR Med Inform. 2020;8(10):e20578. doi:10.2196/20578.
  60. Koh BTG, et al. Predicting mortality in elderly chronic kidney disease patients using algorithmic risk assessment: a Southeast Asian perspective. BMC Nephrol. 2025;26:489. doi:10.1186/s12882-025-04389-5.
  61. Forzley B, et al. A survey of Canadian nephrologists assessing prognostication in end-stage renal disease. Can J Kidney Health Dis. 2017;4:1-9. doi:10.1177/2054358117725294.
  62. Bergeron J, et al. Nephrology providers’ perspectives and use of mortality prognostic tools in dialysis patients. BMC Nephrol. 2024;25:425. doi:10.1186/s12882-024-03861-y.
  63. Milders J, et al. Prognostic models in nephrology: where do we stand and where do we go from here? Mapping the evidence in a scoping review. J Am Soc Nephrol. 2024;35(3):367. doi:10.1681/ASN.0000000000000285.
  64. Siriwardana A, et al. Utilizing risk prediction models for older patients with chronic kidney disease. Kidney Int. 2026;109(3):474-83. doi:10.1016/j.kint.2025.11.021.
  65. Anderson RT, et al. Prediction of risk of death for patients starting dialysis: a systematic review and meta-analysis. Clin J Am Soc Nephrol. 2019;14(8):1213-27. doi:10.2215/CJN.00050119.
  66. Thorsteinsdottir B, et al. Validation of prognostic indices for short-term mortality in an incident dialysis population of adults older than 75 years. PLoS One. 2021;16(1):e0244081. doi:10.1371/journal.pone.0244081.
  67. Grubbs V. Time to recast our approach for older patients with ESRD: the best, the worst, and the most likely. Am J Kidney Dis. 2018;71(5):605-7. doi:10.1053/j.ajkd.2018.02.002.

הדפסות חוזרות והרשאות

תגיות

צרו קשר
המליצו לספרייה

פרטיות

תנאי שימוש

מדיניות

זכויות יוצרים © 2026 MyJoVE Corporation. כל הזכויות שמורות.