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O consentimento informado foi obtido de todos os participantes envolvidos no estudo. Foi obtido consentimento informado por escrito do(s) paciente(s) para publicar este artigo.
Desenho do Estudo e População
Este estudo prospectivo de coorte foi baseado no Shanghai Suburban Adult Cohort and Biobank (SSACB)9, um estudo comunitário em andamento detalhado em publicações anteriores. Resumidamente, o SSACB utilizou um método de amostragem em cluster estratificada em múltiplos estágios para recrutar adultos de 20 a 74 anos de comunidades suburbanas em Xangai, utilizando um desenho de amostragem em cluster estratificada em múltiplos estágios. A pesquisa de referência foi realizada de junho de 2016 a dezembro de 2017, com a primeira avaliação de acompanhamento ocorrendo de junho de 2019 a agosto de 2020. Para a análise atual, incluímos participantes que possuíam dados completos de referência e de acompanhamento. Excluímos indivíduos com: (1) taxa de filtração glomerular (eGFR) estimada no basal <60 mL/min/1,73m2), razão albumina-creatinina urinar (ACR) ≥30 mg/g, ou histórico conhecido de DRC; (2) doenças graves (por exemplo, câncer, AVC, cirrose); ou (3) dados ausentes sobre atividade física, IMC, creatinina sérica ou covariáveis chave. Participantes com dados ausentes foram excluídos antes da análise, e foi aplicada uma abordagem de caso completo. A proporção de participantes excluídos devido à falta de dados foi baixa (<5%), minimizando a probabilidade de viés substancial. Após as exclusões, 11.597 participantes com função renal basal normal foram incluídos na análise longitudinal.
Avaliação da Atividade Física (Exposição Primária)
No comece inicial, a PA habitual foi avaliada por meio de um questionário validado adaptado do International Physical Activity Questionnaire (IPAQ)10. Os participantes relataram a frequência (dias por semana) e duração (minutos por dia) de várias atividades em diferentes áreas de trabalho, transporte, tarefas domésticas e exercícios de lazer durante os últimos 7 dias. O equivalente metabólico do valor de tarefa (MET) para cada atividade foi atribuído de acordo com o Compêndio de AtividadesFísicas 11 de 2000. O volume total semanal de PA foi calculado como a soma dos minutos de MET por semana (MET-min/semana) em todos os domínios. Para a análise primária, a PA foi tratada como uma variável contínua, expressa por incremento de 1000 MET-min/semana.
Avaliação do Índice de Massa Corporal (Modificador de Efeito)
O peso corporal e a altura foram medidos em duplicado por funcionários treinados, utilizando protocolos padronizados. O IMC foi calculado como peso (kg) dividido pela altura ao quadrado (m2). Para análise, o IMC foi analisado tanto como variável contínua (por aumento de 1 kg/m 2) quanto como variável categórica baseada nos padrões chineses: baixo peso (<18,5 kg/m 2), peso normal (18,5–23,9 kg/m 2), sobrepeso (24,0–27,9 kg/m 2) e obesidade (≥28,0 kg/m 2)12,13.
Apuração do Incidente de DRC (Desfecho Primário)
O desfecho primário foi o incidente de DRC, definido como o desenvolvimento de: eGFR < 60 mL/min/1,73m2, ou uma razão albumina-creatinina urinar (ACR) ≥ 30 mg/g na avaliação de acompanhamento, em participantes com função renal basal normal. Essa definição está alinhada com os critérios Kidney Disease: Improving Global Outcomes (KDIGO) para o diagnóstico14 de DRC. Amostras de sangue venoso em jejum e urina localizada foram coletadas no início da linha de partida e no acompanhamento. A creatinina sérica foi medida usando métodos enzimáticos em um analisador Roche Cobas C702. A concentração de albumina na urina foi determinada por imunoturbidimetria, e a concentração de creatinina na urina foi medida pelo método enzimático, ambas em um analisador Roche Cobas C501. A ACR foi calculada como albumina urinar (mg/dL) / creatinina urinar (mg/dL) e expressa em mg/g. A eGFR foi calculada usando a equação da Chronic Kidney Disease Epidemiology Collaboration (CKD-EPI) adaptada para a populaçãochinesa 15. Participantes com eGFR basal ≥ 60 mL/min/1,73m2 e ACR < 30 mg/g, sem diagnóstico prévio de DRC, foram considerados em risco. O tempo de acompanhamento foi calculado desde a data inicial da pesquisa até a data da avaliação de acompanhamento. Participantes que atenderam ao critério de eGFR ou ACR no acompanhamento foram classificados como casos incidentes de DRC.
Avaliação das Covariadas
Potenciais fatores de confusão foram selecionados a priori com base na literatura estabelecida e avaliados no início da linha de encontro por meio de questionário e medição clínica. Essas incluíam:
Demografia e Socioeconômica: Idade (contínua), sexo (masculino/feminino), nível educacional (analfabeto/sem escolaridade, ensino fundamental, ensino médio, ensino médio ou superior)16,17,18.
Comportamentos de Estilode Vida 19: Status de tabagismo (sim/não; definido como >1 cigarro por dia durante ≥6 meses), consumo de álcool (sim/não; definido como beber >3 vezes por semana durante ≥6 meses).
Histórico Médico: Histórico familiar autorelatado de DRC (sim/não), hipertensão diagnosticada pelo médico (sim/não; ou SBP/DBP ≥140/90 mmHg), diabetes mellitus tipo 2 (sim/não; ou glicose em jejum ≥7,0 mmol/L ou HbA1c ≥6,5%) e hiperlipidemia (sim/não; ou atender aos critérios lipídicos)20,21. Hipertensão, diabetes e hiperlipidemia foram definidas com base no diagnóstico auto-relatado pelo médico ou em medições clínicas obtidas durante o exame inicial.
Análise estatística
As características iniciais foram comparadas entre participantes que desenvolveram DRC incidente e aqueles que não desenvolveram. Variáveis contínuas foram analisadas usando o teste t de Welch, e variáveis categóricas foram comparadas usando o teste qui-quadrado de Pearson. Os dados foram apresentados como média (DS) ou número (porcentagem), conforme apropriado. As associações entre PA, IMC e sua interação com o risco incidente de DRC foram avaliadas usando modelos de regressão de riscos proporcionais de Cox. A suposição de riscos proporcionais foi avaliada usando resíduos de Schoenfeld.
Dois modelos foram construídos: um modelo de efeito principal, que incluía PA (por 1000 MET-min/semana) e IMC (por 1 kg/m2) como variáveis independentes, e um modelo de interação, que incluía os principais efeitos e um termo de interação multiplicativa (PA × IMC). A significância estatística da interação foi avaliada usando um teste de razão de verosimilhança comparando modelos com e sem o termo de interação.
Todos os modelos foram ajustados para covariáveis predefinidas selecionadas a priori com base na relevância clínica e na literatura anterior, incluindo idade, sexo, nível de escolaridade, estado de tabagismo, consumo de álcool, histórico familiar de DRC, hipertensão, hiperlipidemia e diabetes. Essas covariáveis foram selecionadas a priori com base na relevância clínica e plausibilidade biológica. Os resultados foram relatados como razões de risco (HRs) com intervalos de confiança (ICs) de 95%.
Para interpretar melhor a interação entre IMC e PA, os efeitos condicionais da PA sobre o risco de DRC foram estimados em valores selecionados de IMC (21, 25 e 30 kg/m 2), representando as categorias de peso normal, sobrepeso e obesidade, respectivamente13,22. Esses valores foram escolhidos com base em pontos de referência comumente usados em estudos epidemiológicos que examinam a modificaçãodo efeito 23. As razões de risco (HRs) previstas em uma variedade de níveis de PA foram calculadas usando o modelo de interação totalmente ajustado e visualizadas de acordo. Para avaliar melhor a possível associação não linear entre IMC e DRC incidente, foi realizada regressão por spline cúbica restrita (RCS) dentro do arcabouço de riscos proporcionais de Cox. O IMC foi modelado como uma variável contínua usando três a quatro nós colocados nos percentis recomendados. As associações gerais e não lineares foram avaliadas usando testes de Wald.
Para interpretação clínica, os participantes foram categorizados em 12 subgrupos de acordo com os níveis de PA (<600, 600–3000, ≥3000 MET-min/semana) com base nas diretrizes de atividadefísica da OMS 24 e nas categorias de IMC (baixo peso, peso normal, sobrepeso, obesidade). As taxas de incidência de DRC (por 100 pessoas-ano) foram calculadas para cada subgrupo. Esses subgrupos foram ainda agrupados em três níveis de risco (baixo, intermediário e alto) com base nos padrões de incidência observados.
Redução absoluta de risco (ARR) e número necessário para tratar (NNT) foram calculados para estimar o impacto potencial do aumento da PA de níveis insuficientes (<600 MET-min/semana) para categorias de atividade mais elevadas. Todas as análises estatísticas foram realizadas usando o software R (versão 4.5.2, RRID:SCR_001905; R Foundation for Statistical Computing). Um valor P bilaterais < 0,05 foi considerado estatisticamente significativo.