Gestational age-specific serum creatinine distribution can predict adverse pregnancy outcomes

Abstract

Serum creatinine level (SCr) typically decreases during pregnancy due to physiologic glomerular hyperfiltration. Therefore, the clinical practice of estimated glomerular filtration rate (eGFR) based on SCr concentrations might be inapplicable to pregnant women with kidney disease since it does not take into account of the pregnancy-related biological changes. We integrated the Wonju Severance Christian Hospital (WSCH)-based findings and prior knowledge from big data to reveal the relationship between the abnormal but hidden SCr level and adverse pregnancy outcomes. We analyzed 4,004 pregnant women who visited in WSCH. Adverse pregnancy outcomes included preterm birth, preeclampsia, fetal growth retardation, and intrauterine fetal demise. We categorized the pregnant women into four groups based on the gestational age (GA)-unadjusted raw distribution (Q1–4raw), and then GA-specific (Q1–4adj) SCr distribution. Linear regression analysis revealed that Q1-4adj groups had better predictive outcomes than the Q1–4raw groups. In logistic regression model, the Q1–4adj groups exhibited a robust non-linear U-shaped relationship with the risk of adverse pregnancy outcomes, compared to the Q1–4raw groups. The integrative analysis on SCr with respect to GA-specific distribution could be used to screen out pregnant women with a normal SCr coupled with a decreased renal function. 정상 임신 중 산모는 혈장량의 증가와 같은 다양한 생리학적 변화를 겪게 된다. 임신 중 이러한 정상적인 혈류역학적 적응에 따른 사구체 과여과의 결과, 임신 중 혈청 크레아티닌(SCr)의 값은 비임신 시보다 감소한다. 따라서 보편적으로 임상에서 적용하는 혈청 크레아티닌(SCr) 농도를 근거로 계산한 추정사구체여과율(eGFR)은 임신과 연관된 이러한 생리학적 변화들을 고려하지 않으므로, 다양한 혈류역학적 변화들이 생기는 산모들에게 비임신 상태에서와 같은 방식을 적용하기는 어렵다. 본 연구에서는 대규모 집단에서 얻어낸 빅데이터에 기반한 사전지식과 원주세브란스기독병원(WSCH)의 검사결과를 통합해, 정상 수치로 보고되었으나 임신 중 비정상적인 상태로 간주될 수 있는 혈청 크레아티닌 값에 따른 임신 시 합병증 발생과의 관계를 밝혀냈다. 원주세브란스기독병원에 방문한 4,004명의 임산부를 대상으로 자료를 분석하였으며, 임신 중 합병증은 조산, 임신중독증, 태아 성장 지연, 자궁 내 태아 사망으로 정의하였다. 임신 주 수를 반영하지 않은 기존의 혈청 크레아티닌 분포(Q1-4raw)와 임신 주 수를 반영한 새로운 혈청 크레아티닌 분포 (Q1-4adj)를 기준으로 산모를 각 4개의 군으로 분류했다. 선형회귀 분석에서는 임신 주 수 정보가 반영된 Q1-4adj 군이 Q1-4raw 군보다 임신 중 합병증에 대해 더 나은 예측 결과를 보였다. 로지스틱 회귀 분석에서 임신 주 수 정보가 반영된 Q1-4adj 군은 Q1-4raw 군에 비해 임신 시 합병증의 위험도와 함께 비선형 U자형 관계를 보였다. 본 연구에서는 임신 주 수별 혈청 크레아티닌 분포를 반영하여 혈청 크레아티닌 값을 통합적으로 분석할 경우, 신장 기능 저하를 가진 정상 혈청 크레아티닌 값을 가진 산모를 선별하는 데 이용할 수 있음을 제시하고 실제 임상에서의 적용방법과 후속 연구의 방향을 제안하였다.