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Artigo de investigação

Associações da proteína C reativa de alta sensibilidade sérica (hs-CRP) e resistência à insulina com insuficiência renal precoce no diabetes tipo 2

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DOI:

10.3791/70993

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4 de agosto de 2026

 ,  ,  , 
1Department of Endocrinology, Baoquanling Hospital of Beidahuang Group

* These authors contributed equally

Neste artigo

Resumo

Em um estudo transversal retrospectivo com 126 pacientes com diabetes tipo 2 e eGFR preservado, hs-CRP na amostra geral e HOMA-RI no subgrupo sem insulina exógena estiveram independentemente associados à ln-UACR, apresentaram padrões dose-resposta e permaneceram consistentes nas análises de sensibilidade. Isso sugere possível relevância para a avaliação precoce do risco renal.

Resumo

A doença renal diabética precoce no diabetes tipo 2 é caracterizada por aumento na excreção urinária de albumina, apesar da taxa estimada de filtração glomerular (eGFR) preservada. Os papéis da inflamação sistêmica e da resistência à insulina neste estágio permanecem incompletos definidos. Este estudo avaliou as associações da proteína C-reativa de alta sensibilidade (hs-CRP) e resistência à insulina (HOMA-IR) com insuficiência renal precoce. Neste estudo retrospectivo de corte transversal cêntrico único, foram incluídos 126 pacientes com diabetes tipo 2 e eGFR ≥60 mL/min/1,73m2 ; Pacientes que não utilizavam insulina exógena formavam um subgrupo (n=97). O desfecho primário foi a razão natural de albumina para creatinina na urina transformada em logaritaritha (LN-UACR). As associações foram avaliadas usando correlação de Spearman e regressão linear multivariável ajustada por idade, sexo, duração do diabetes, pressão arterial sistólica e hemoglobina glicativa (HbA1c). Relações dose-resposta, efeitos da exposição conjunta, desfechos substitutos e análises de sensibilidade também foram examinadas. Análises estatísticas foram realizadas usando R (versão 4.3.2). A ln-UACR foi positivamente correlacionada com a hs-CRP na amostra geral (ρ=0,28, p=0,001) e com a HOMA-IR no subgrupo (ρ=0,26, p=0,009). Após o ajuste, o hs-CRP permaneceu associado ao ln-UACR tanto na amostra geral (βstd=0,23) quanto no subgrupo (βstd=0,22), e o HOMA-IR permaneceu associado no subgrupo (βstd=0,17, p=0,018). O ln-UACR aumentou em tertis de ambas as exposições (p para tendência <0,01). O grupo alto de hs-CRP/alto HOMA-RI apresentou maior ln-UACR em comparação com o grupo baixo/baixo (diferença média 0,64, IC 95% 0,37–0,88), sem interação significativa (p=0,173). As associações foram consistentes em desfechos substitutos e análises de sensibilidade. Em pacientes com diabetes tipo 2 e eGFR preservada, hs-CRP e HOMA-RI foram associados independentemente a marcadores de insuficiência renal precoce. Esses achados sugerem uma possível relevância para a caracterização precoce do risco, embora estudos prospectivos sejam necessários para confirmar a utilidade clínica.

Introdução

A doença renal diabética é uma das complicações crônicas mais comuns do diabetestipo 2 tipo 1. Em seu estágio inicial, o aumento da excreção urinária de albumina está frequentemente presente enquanto a taxa estimada de filtração glomerular (eGFR) permanece preservada; com a progressão da doença, a eGFR diminui e os riscos de eventos cardiovasculares e morte aumentamsubstancialmente 2. No entanto, existem lacunas significativas na detecção precoce na prática clínica. Exames de rotina atualmente disponíveis (incluindo creatinina sérica e eGFR) podem subestimar a lesão renal precoce antes de uma queda mensurável na eGFR, faltando assim sensibilidade para danos estruturais precoces. Embora a razão albumina-creatinina (UACR) da urina reflicta de forma mais sensível as mudanças iniciais na barreira de filtração glomerular, ela não captura os mecanismos inflamatórios e resistentes à insulina subjacentes que impulsionam a progressão daDKD 3. Portanto, os marcadores atuais podem ter limitações na caracterização completa dos processos precoces da doença.

Inflamação crônica de baixo grau e resistência à insulina são características principais do diabetes tipo 2 e estão intimamente relacionadas à lesãomicrovascular 4. A proteína C reativa de alta sensibilidade (hs-CRP) é um marcador comumente usado de inflamação sistêmica de baixo grau e é conveniente para acompanhamentorotineiro 5, enquanto a avaliação do modelo homeostase da resistência à insulina (HOMA-IR) reflete resistência à insulinaem jejum 6. Comparadas com medições diretas de citocinas pró-inflamatórias (por exemplo, IL-6, TNF-α) ou a pinça hiperinsulinêmica-euglicêmica padrão, hs-CRP e HOMA-IR são baratas, amplamente disponíveis e requerem apenas uma amostra de sangue rotineira, tornando-as práticas para avaliações em larga escala ou repetidas no tratamento diabético. Estudos existentes relataram associações entre HS-CRP ou resistência à insulina com insuficiência renal, mas várias questões permanecem sem solução. Alguns estudos incluíram populações com função renal marcadamente reduzida ou macroalbuminúria, tornando difícil determinar se essas associações também estão presentes no estágio deeGFR 7,8 preservado. Além disso, muitos estudos utilizaram desfechos renais dicotômicos, que podem ser menos sensíveis a mudanças precoces sutis. A terapia com insulina afeta a interpretação da insulina em jejum, e a insuficiência de restrição ou estratificação pelo uso de insulina pode limitar a comparabilidade dos achados doHOMA-IR 9. Como inflamação e resistência à insulina estão inter-relacionadas, avaliá-las separadamente pode ignorar o valor potencial do fenótipo articular; Evidências sobre suas contribuições independentes dentro do mesmo modelo, padrões dose-resposta e estratificação articular permanecemlimitadas 10. Dados do mundo real também podem ser influenciados por diferenças no tipo de amostra de urina e na variabilidade do ensaio, e análises de sensibilidade descritas de forma insuficiente podem limitar a robustez dos achados.

Este estudo foi desenvolvido para profissionais que lidam com pacientes com diabetes tipo 2 e eGFR preservado, e teve como objetivo avaliar a insuficiência renal precoce usando medidas contínuas (UACR transformado em logarítmico natural) em vez de variáveis binárias (Figura 1). O uso de hs-CRP e HOMA-IR como exposições foi particularmente adequado para avaliar as contribuições independentes e conjuntas da inflamação e resistência à insulina em estágio inicial da doença. Portanto, o objetivo geral deste estudo foi avaliar sistematicamente as associações de hs-CRP e HOMA-RI com UACR em uma população bem definida com diabetes tipo 2 com eGFR preservado, e examinar a robustez dessas associações por meio de análises de desfechos substitutos e de sensibilidade. Neste estudo retrospectivo de corte transversal monocêntrico, foram incluídos pacientes com diabetes tipo 2 e eGFR ≥60 mL/min/1,73m2 . UACR transformado em logarítmico natural (ln-UACR) foi usado como desfecho principal, e hs-CRP e HOMA-IR foram examinados como as principais exposições. Padrões dose-resposta e associações articulares também foram avaliados. Esclarecer essas associações pode ajudar a informar pesquisas futuras sobre se hs-CRP e HOMA-RI poderiam ser incluídos no monitoramento rotineiro e pode fornecer contexto adicional para estudos de intervenções anti-inflamatórias ou de sensibilização à insulina em pacientes com diabetes tipo 2 e eGFR preservada.

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Protocolo

Este estudo retrospectivo foi revisado e aprovado pelo Comitê de Ética Médica do Hospital Baoquanling do Grupo Beidahuang em 9 de maio de 2025 (Aprovação nº BQH-BDHG-EC-2025-056), e o consentimento informado foi renunciado. O estudo foi realizado de acordo com a Declaração de Helsinque e a política de gestão de privacidade de dados do hospital, e todas as informações pessoais identificáveis foram desidentificadas antes da análise. As ferramentas de pesquisa utilizadas neste estudo estão listadas na Tabela de Materiais.

1. Desenho do estudo

Este foi um estudo retrospectivo de corte transversal de um único centro realizado no Departamento de Endocrinologia e Metabolismo do Grupo do Hospital Baoquanling de Beidahuang, incluindo 126 pacientes elegíveis com diabetes tipo 2 que atendiram o hospital entre 1º de janeiro de 2022 e 31 de dezembro de 2024. A data da consulta ambulatorial ou da internação hospitalar foi definida como a data índice, e os resultados dos exames laboratoriais obtidos nessa data foram usados como linha de base. As medições de exposição e resultado foram obtidas no mesmo momento ou dentro de 7 dias antes ou depois da data do índice de informação. Todos os dados foram derivados de registros médicos históricos sem qualquer intervenção.

O relatório foi preparado de acordo com a declaração Strengthening the Reporting of Observational Studies in Epidemiology (STROBE)11 para estudos transversais, e a questão de pesquisa, variáveis, métodos estatísticos e estratégias de análise de sensibilidade foram pré-especificados, com resultados apresentados de acordo com o plano pré-especificado.

2. População de estudo

A população do estudo foi triada consecutivamente no sistema eletrônico de prontuário médico de acordo com os critérios pré-especificados de inclusão e exclusão. Os critérios de inclusão foram entre 18 e 80 anos, diagnóstico documentado de diabetes tipo 2 no prontuário médico, resultados disponíveis para glicose plasmática em jejum, insulina em jejum, hs-CRP, albumina urinal, creatinina urinar e creatinina sérica dentro de 7 dias antes ou após a data de índice, eGFR ≥ 60 mL/min/1,73m2 (CKD-EPI 2021), uma amostra de urina recém-coletada processada segundo o procedimento padrão de teste. e dados clínicos completos e covariáveis-chave ou uma proporção ausente que atendesse aos critérios de manejo pré-especificados.

Os critérios de exclusão incluíram evidência de inflamação ou infecção aguda, hs-CRP > 10 mg/L, infecção do trato urinário, hematúria ou piúria, gravidez ou lactação, histórico definido de doença renal não diabética ou evidências de imagem de doença renal estrutural, UACR ≥ 300 mg/g, terapia sistêmica com glicocorticoides nos últimos 3 meses, eventos cardiovasculares ou cerebrovasculares agudos ou cirurgia major nos 3 meses anteriores. e malignidade que recebe quimioterapia ou imunoterapia.

Após a exclusão de registros que não atendiam aos critérios, a amostra final era obtida. Sob um α bilateral = 0,05 e 80% de potência, o tamanho final da amostra de 126 neste estudo correspondeu a um coeficiente absoluto de correlação detectável de aproximadamente 0,25. Essa afirmação era apenas uma descrição post hoc da faixa de efeitos detectáveis e não constituía uma estimativa a priori do tamanho da amostra. As análises envolvendo cálculos de HOMA-IR foram restritas a participantes que não receberam terapia com insulina exógena, e o tamanho da amostra desse subgrupo foi relatado conforme observado.

3. Fontes de dados e procedimentos de coleta

De acordo com um dicionário de dados unificado, os pesquisadores extraíram informações demográficas (idade, sexo), duração do diabetes, altura, peso, tabagismo, uso de álcool, pressão arterial sistólica (SBP) e pressão arterial diastólica (DBP) (a segunda leitura após duas medições na data do índice), registros de comorbidades e informações de medicação dos prontuários eletrônicos.

As variáveis da medicação incluíam inibidores do sistema renina-angiotensina (RASi), inibidores do cotransportador de sódio-glicose 2 (SGLT2i), agonistas do receptor peptídeo-1 semelhante ao glucagon (GLP-1RA) e estatinas; uso contínuo por ≥ 3 meses antes da data do índice ser registrada como "uso". A duração do diabetes foi definida como o número de anos desde o diagnóstico até a data de indicação. O índice de massa corporal (IMC) foi calculado como peso (kg)/altura2 (m2).

Os testes laboratoriais eram realizados em uma plataforma unificada e estavam sujeitos a controle interno de qualidade e avaliação externa de qualidade. A hs-CRP foi medida por imunoturbidimetria de alta sensibilidade, com limite de detecção de ≤ 0,1 mg/L; O FINS foi medido por quimioluminescência com calibração em lote usando calibradores; O FPG foi medido pelo método da hexoquinase; a hemoglobina glicalada (HbA1c) foi medida por cromatografia líquida de alta performance; a albumina na urina foi medida por imunoturbidimetria, a creatinina na urina pelo método enzimático, e a razão foi expressa como mg/g; a creatinina sérica foi medida pelo método enzimático com calibração rastreável por IDMS.

Todas as amostras foram testadas dentro de 2 horas após a coleta ou após armazenamento de curto prazo a 4 °C. Se múltiplos resultados estivessem disponíveis para a mesma visita, os resultados obtidos no mesmo dia da data do índice eram priorizados.

4. Definições e medição de variáveis

As variáveis de exposição incluíam hs-CRP e HOMA-IR. O hs-CRP foi expresso em mg/L, inserido nas análises primárias como variável contínua e categorizado em tertis amostrais para análises de tendência. FINS foi expresso em μU/mL, FPG em mmol/L, e a fórmula de cálculo para HOMA-IR foi a seguinte6:

HOMA - IR = (FINS FPG)/22,5

As análises envolvendo HOMA-RI foram restritas a participantes que não usavam insulina exógena e que apresentavam resultados de FPG e FINS no mesmo dia. Neste subgrupo, HOMA-IR e hs-CRP foram inseridos juntos no modelo multivariável. UACR foi calculado usando albumina urina e creatinina urina, medidas na mesma amostra e expresso como mg/g 12. A creatinina na urina foi harmonizada com gramas para cálculo da razão quando necessário. Neste conjunto de dados, nenhum valor do UACR foi zero. Para valores de albumina na urina abaixo do limite inferior de detecção (<2,0 mg/L), o laboratório relatou o resultado como <2,0 mg/L, e esses valores abaixo da detecção foram substituídos por metade do limite inferior de detecção (1,0 mg/L) antes da análise dos dados. Para reduzir a influência da assimetria à direita, foi aplicada uma transformação natural logarítmica, e o Ln(UACR) foi usado como resultado principal.

Se múltiplos exames de urina estivessem disponíveis para o mesmo participante dentro de 7 dias antes ou após a data de indicação, apenas a amostra mais próxima da data de indicação, rotulada como urina matinal ou urina de primeira origem, era retida. Se apenas uma amostra aleatória de urina estivesse disponível, o tipo de amostra foi registrado e as análises de sensibilidade foram restritas ao subconjunto de urina matinal. A microalbuminúria foi definida como UACR ≥ 30 mg/g e foi usada como desfecho binário substituto na regressão logística.

A eGFR foi calculada usando a equação13 da creatinina CKD-EPI 2021. Quando a creatinina sérica foi reportada em μmol/L, ela foi convertida em mg/dL (μmol/L ÷ 88,4) antes do cálculo. A eGFR foi expressa como mL/min/1,73m2 e usada como desfecho secundário contínuo em análises de sensibilidade. A consistência dos resultados foi examinada no subgrupo eGFR 60–89 mL/min/1,73m2 . O modelo primário foi pré-especificado para ajustar por idade, sexo, duração do diabetes, SBP e HbA1c, e os modelos de sensibilidade incluíam ainda IMC, status de tabagismo, uso de álcool, uso de RASi, uso de SGLT2i, uso de GLP-1RA e uso de estatinas.

5. Gerenciamento e pré-processamento de dados

Após a desidentificação, os dados foram exportados como o conjunto de dados analítico, e um breve dicionário de dados resumindo nomes das variáveis, definições, unidades e regras de codificação para as variáveis analíticas foi fornecido na Tabela Suplementar 1. Registros duplicados eram fundidos por data de índice e variáveis-chave eram verificadas quanto à consistência lógica.

Quando tanto os carimbos de tempo EMR quanto LIS estavam disponíveis, o tempo de coleta da amostra LIS era usado como o carimbo principal para o alinhamento temporal; se não estiver disponível, o tempo de relatório/verificação do LIS era usado, enquanto a data da visita do EMR era usada apenas para definir a data do índice. Quando múltiplos resultados elegíveis estavam disponíveis dentro do período pré-especificado, o resultado mais próximo da data do índice era mantido; Se dois resultados estivessem igualmente próximos, o resultado do mesmo dia era priorizado, com amostras de urina ainda selecionadas de acordo com a regra pré-especificada do tipo de amostra.

Os valores ausentes foram tratados de acordo com a estratégia hierárquica pré-especificada: se a proporção faltante de qualquer covariável individual fosse ≤ 10%, as análises primárias usaram uma abordagem de caso completo; Se ultrapassasse 10%, era realizada imputação múltipla por equações encadeadas com 20 imputações, com o modelo de imputação incluindo as exposições, resultado e todas as covariáveis, e os resultados imputados eram comparados com os resultados do caso completo.

Participantes com HS-CRP > 10 mg/L ou evidência de inflamação aguda foram excluídos das análises primárias. Variáveis contínuas foram avaliadas para distribuição usando o teste de Shapiro-Wilk e os gráficos Q-Q, e o UACR foi transformado naturalmente em logarítmico. Se hs-CRP ou HOMA-IR apresentassem assimetria marcada, transformações de rank ou logaritaritário foram realizadas nas análises de sensibilidade. As variáveis categóricas eram codificadas como variáveis binárias ou ordinais de acordo com regras pré-especificadas. Observações influentes foram identificadas por resíduos estudantizados absolutos > 3 ou pela distância de Cook > 4/n, e os modelos primários foram repetidos após a exclusão dessas observações nas análises de sensibilidade.

Análises de subgrupos pré-especificados incluíram subgrupos e subgrupos sexuais baseados em HbA1c < 7% e ≥ 7%. Análises de sensibilidade pré-especificadas incluíram restrição a amostras de urina matinais, adição de variáveis de medicação aos modelos primários, exclusão de observações influentes, uso de erros padrão robustos em vez de erros padrão convencionais e restrição a participantes com eGFR 60–89 mL/min/1,73m2.

6. Análise estatística

Todas as análises estatísticas foram realizadas na versão 4.3.2 de R. Variáveis contínuas foram avaliadas para distribuição usando o teste de Shapiro-Wilk e os gráficos Q-Q. Dados normalmente distribuídos foram expressos como média ± desvio padrão, dados não normalmente distribuídos como mediana (intervalo interquartil) e variáveis categóricas como frequência e porcentagem.

As características da linha de base foram descritas de acordo com o alcance do limiar de microalbuminúria, e comparações entre grupos foram realizadas usando o teste t de amostras independentes, teste U de Mann-Whitney, teste qui-quadrado ou teste exato de Fisher, de acordo com o tipo e distribuição variável. A análise de correlação de rank de Spearman foi realizada entre ln-UACR e hs-CRP e entre ln-UACR e HOMA-IR, e coeficientes de correlação e seus intervalos de confiança de 95% foram calculados, com intervalos de confiança estimados pela transformação z de Fisher. Os gráficos de correlação foram apresentados como diagramas de dispersão sobrepostos com linhas ajustadas por regressão localmente ponderadas para mostrar a tendência.

Modelos de regressão linear multivariável foram construídos com o ln-UACR como variável dependente. No subgrupo que não utilizou insulina exógena, hs-CRP e HOMA-IR foram inseridos no modelo juntos, com ajuste por idade, sexo, duração do diabetes, SBP e HbA1c; na amostra geral, um modelo separado incluindo apenas HS-CRP foi instalado para examinar a correlação geral. Coeficientes de regressão padronizados, intervalos de confiança de 95% e valores p foram reportados, e a mudança no coeficiente de determinação antes e após a inclusão das variáveis de exposição foi reportada. A colinearidade foi avaliada usando fatores de inflação de variância, com um limiar de 5.

Após hs-CRP e HOMA-IR serem categorizados em tertiles amostrais, definidos pelos percentis empíricos 33,3 e 66,7 da amostra analítica correspondente (hs-CRP: a amostra geral para análises gerais e o subgrupo não insulina para análises subgrupo/articulação; HOMA-IR: apenas o subgrupo não insulino), com T1 ≤ corte inferior, T2 > corte inferior para ≤ o corte superior, e T3 > corte superior, o valor mediano de cada tertil foi inserido como variável contínua para testar a tendência linear, e as médias marginais ajustadas do ln-UACR entre os tertis e o valor p para a tendência foram reportados.

Na análise exploratória, hs-CRP alto e HOMA-IR alto foram definidos pelos cortes do tertil superior, derivados do subgrupo sem insulina para a análise articular 2 × 2, e um agrupamento 2 × 2 foi construído para comparar as médias marginais ajustadas da LN-UACR entre grupos. Um termo de interação foi adicionado para testar a interação estatística, e a diferença média ajustada entre os grupos "alto × alto" e "baixo × baixo" foi reportado; Essa análise não foi interpretada causalmente.

Para análise de desfechos substitutos, foi construída uma regressão logística multivariável atingindo o limiar de microalbuminúria como variável dependente, e a razão de chances e o intervalo de confiança de 95% correspondentes a cada aumento de 1 desvio padrão em hs-CRP ou HOMA-IR foram relatados.

A regressão linear multivariável foi construída com a eGFR como variável dependente para examinar a direção da associação entre as exposições e a taxa de filtração glomerular.

As análises de sensibilidade incluíram restrição a amostras de urina matinais, ajuste adicional para IMC, status de tabagismo, consumo de álcool e as quatro categorias de medicamentos nos modelos primários, exclusão de observações influentes, uso de erros padrão robustos de Huber-White e repetição dos modelos primários na população restrita com UACR < 300 mg/g e eGFR ≥ 60 mL/min/1,73m2. O diagnóstico do modelo utilizou gráficos residual versus ajustado, gráficos Q-Q e o teste de Shapiro-Wilk para avaliar normalidade e linearidade residuais, e o teste de Breusch-Pagan para avaliar homocedasticidade. Se havia heteroscedasticidade, erros padrão robustos foram relatados; Se foi encontrada uma clara não linearidade, variáveis indicadoras de tertil foram usadas no lugar de variáveis contínuas nas análises de sensibilidade.

Análises de correlação e regressão foram realizadas usando o pacote de estatísticas, a colinearidade foi avaliada usando o pacote carro, erros robustos padrão foram obtidos usando os pacotes sandwich e lmtest, múltiplas imputações foram realizadas usando o pacote de camundongos, e os números foram gerados usando o pacote ggplot2. Todos os testes foram bilaterais, o limiar de significância foi definido em α = 0,05, e intervalos de confiança de 95% foram reportados.

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Resultados

Estudo populacional e características de base

Um total de 467 pacientes com diabetes tipo 2 foram avaliados. Após exclusão de registros com testes laboratoriais chave ausentes, eGFR < 60 mL/min/1,73m2, infecção/inflamação aguda ou exames de urina contaminada, macroalbuminúria e outras condições comórbidas pré-especificadas, 126 pacientes foram incluídos na amostra analítica final. Desses, 97 pacientes que não utilizavam insulina exó...

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Discussão

Na população com diabetes tipo 2 com eGFR preservada, níveis elevados de hs-CRP estiveram consistentemente associados ao aumento da excreção urinária de albumina e permaneceram associados independentemente após ajuste por idade, sexo, duração do diabetes, SBP e HbA1c. Quando o hs-CRP aumentou em quantis, a média ajustada do ln-UACR aumentou linearmente, sugerindo que essa associação possui uma característica de gradiente. Como um indicador sensível de inflamação sistêmica de baixo grau, ...

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Divulgações

Os autores declaram que não têm conflitos de interesse.

Agradecimentos

Os autores agradecem à equipe do Departamento de Endocrinologia e Metabolismo e ao laboratório clínico pelo apoio na coleta de dados e testes laboratoriais. Este estudo foi apoiado exclusivamente pelos recursos institucionais internos do Hospital Baoquanling do Grupo Beidahuang. Nenhum financiamento externo foi recebido.

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Materiais

Lista de materiais utilizados neste artigo
NomeEmpresaNúmero de catálogoComentários
Sistema de registro médico eletrônico (EMR)N/AN/ASistema de registro médico eletrônico institucional usado para extrair dados demográficos, clínicos, comorbidades, pressão arterial e medicamentos.
Sistema de informações laboratoriais (LIS)N/AN/ASistema de informações laboratoriais institucional usado para extrair resultados de hs-CRP, FPG, FINS, HbA1c, albumina urinária, creatinina urinária e creatinina sérica.
Analisadores laboratoriais geraisRoche DiagnosticsN/AUsado para medir indicadores laboratoriais gerais.
Sistema de imunoensaioRoche Diagnostics, AlemanhaAnalisador bioquímico automático Roche Cobas c702Usado para medir hs-CRP, FPG, albumina urinária, creatinina urinária e creatinina sérica.
Analisador de cromatografia líquida de alta eficiênciaTrinity BiotechN/ACromatografia líquida de alta eficiência de troca iônica para medição de hemoglobina glicada.
Monitor eletrônico automático de pressão arterialOmronOmron HBP-9020Usado para medir a pressão arterial sistólica e diastólica em intervalos de 1 minuto após 5 minutos de repouso. A primeira leitura foi descartada, e a média da segunda e terceira medidas foi registrada como o valor de pressão arterial índice.
R (versão 4.3.2)R Foundation for Statistical ComputingN/ASoftware de análise estatística; pacotes usados: stats, car, sandwich, lmtest, mice, ggplot2.

Referências

  1. Jiang W, et al. Establishment and validation of a risk prediction model for early diabetic kidney disease based on a systematic review and meta-analysis of 20 cohorts. Diabetes Care. 2020;43:925-33.
  2. Rossing P, et al. Linking kidney and cardiovascular complications in diabetes—impact on prognostication and treatment: the 2019 Edwin Bierman Award Lecture. Diabetes. 2021;70:39-50.
  3. Christofides EA, Desai N. Optimal early diagnosis and monitoring of diabetic kidney disease in type 2 diabetes mellitus: addressing the barriers to albuminuria testing. J Prim Care Community Health. 2021;12:21501327211003683.
  4. Okdahl T, et al. Low-grade inflammation in type 2 diabetes: a cross-sectional study from a Danish diabetes outpatient clinic. BMJ Open. 2022;12:e062188.
  5. Bassami F, et al. Association between high-sensitivity C-reactive protein and diabetic nephropathy: a systematic review and meta-analysis. BMC Nephrol. 2025;26:418.
  6. Matthews DR, et al. Homeostasis model assessment: insulin resistance and beta-cell function from fasting plasma glucose and insulin concentrations in man. Diabetologia. 1985;28:412-19.
  7. Tang M, et al. Association between high-sensitivity C-reactive protein and diabetic kidney disease in patients with type 2 diabetes mellitus. Front Endocrinol. 2022;13:885516.
  8. Lin CA, et al. Gender-specific and age-specific associations of the homeostasis model assessment for IR (HOMA-IR) with albuminuria and renal function impairment: a retrospective cross-sectional study in Southeast China. BMJ Open. 2021;11:e053649.
  9. Park SY, Gautier JF, Chon S. Assessment of insulin secretion and insulin resistance in humans. Diabetes Metab J. 2021;45:641-54.
  10. Aly RH, et al. Patterns of toll-like receptor expressions and inflammatory cytokine levels and their implications in the progress of insulin resistance and diabetic nephropathy in type 2 diabetic patients. Front Physiol. 2020;11:609223.
  11. Vandenbroucke JP, et al. Strengthening the reporting of observational studies in epidemiology (STROBE): explanation and elaboration. Epidemiology. 2007;18:805-35.
  12. Jensen MB, et al. Quantification of urinary albumin and creatinine: a comparison study of two analytical methods and their impact on albumin to creatinine ratio. Clin Biochem. 2022;108:5-9.
  13. Inker LA, et al. New creatinine- and cystatin C-based equations to estimate GFR without race. N Engl J Med. 2021;385:1737-49.
  14. Pellegrini V, et al. Inflammatory trajectory of type 2 diabetes: novel opportunities for early and late treatment. Cells. 2024;13:1662.
  15. Yu H, Song YY, Li XH. Early diabetic kidney disease: focus on the glycocalyx. World J Diabetes. 2023;14:460-80.
  16. Jin Q, et al. Oxidative stress and inflammation in diabetic nephropathy: role of polyphenols. Front Immunol. 2023;14:1185317.
  17. Yang Y, Xu G. Update on pathogenesis of glomerular hyperfiltration in early diabetic kidney disease. Front Endocrinol. 2022;13:872918.
  18. Sinha SK, et al. hs-CRP is associated with incident diabetic nephropathy: findings from the Jackson Heart Study. Diabetes Care. 2019;42:2083-89.
  19. Pepys MB, Hirschfield GM. C-reactive protein: a critical update. J Clin Invest. 2003;111:1805-12.
  20. Jang KW, et al. Metabolic syndrome, kidney-related adiposity, and kidney microcirculation: unraveling the damage. Biomedicines. 2024;12:2706.
  21. Kwaku D, et al. Renal nerve stimulation modulates renal blood flow in a frequency-dependent manner. Bioelectron Med. 2025;11:28.
  22. Hang X, et al. Renal microcirculation and mechanisms in diabetic kidney disease. Front Endocrinol. 2025;16:1580608.
  23. Gao W, et al. Discordance between the triglyceride glucose index and HOMA-IR in incident albuminuria: a cohort study from China. Lipids Health Dis. 2021;20:176.
  24. Nabipoorashrafi SA, et al. Comparison of insulin resistance indices in predicting albuminuria among patients with type 2 diabetes. Eur J Med Res. 2023;28:166.
  25. Li M, et al. Trends in insulin resistance: insights into mechanisms and therapeutic strategy. Signal Transduct Target Ther. 2022;7:216.
  26. Mohandes S, et al. Molecular pathways that drive diabetic kidney disease. J Clin Invest. 2023;133:e165654.
  27. Jeong Y, et al. Associations of insulin resistance and high-sensitivity C-reactive protein with metabolic abnormalities in Korean patients with type 2 diabetes mellitus: a preliminary study. Metabolites. 2024;14:371.

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