Chronische Nierenerkrankungen (CKD) verlaufen häufig lange unbemerkt. Gleichzeitig ist eine frühzeitige Einschätzung des individuellen Risikos für Nierenversagen entscheidend, um Patient:innen mit erhöhtem Progressionsrisiko rechtzeitig zu identifizieren.
Der Kidney KFRE (Kidney Failure Risk Equation) Algorithmus berechnet anhand etablierter Parameter das Risiko für Nierenversagen bei Patient:innen mit CKD. So erhalten Ihre Einsender eine fundierte Grundlage für verlässliche, klinische Entscheidungen. KFRE ist Teil der navify® Algorithm Suite, die integrierte CE-IVD-Algorithmen aus einer Hand bietet.
Erweiterung Ihres Laborangebots
Mit validierten Risikoscores können Labore ihr CKD-Leistungsangebot um digitale Entscheidungsunterstützung erweitern – und ihren Einsendern zusätzlichen Mehrwert bieten.
Standardisierte, reproduzierbare Ergebnisse
KFRE nutzt definierte Eingangsparameter (u. a. Alter, Geschlecht, eGFR und uACR) und beurteilt das Risiko für Nierenversagen anhand klinisch validierter Scores.¹
Integration in bestehende CKD-Workflows
Der KFRE Algorithmus lässt sich in bestehende diagnostische Abläufe einbinden und ermöglicht Laboren, die CKD-Risikobewertung automatisiert im Befundkontext bereitzustellen.
Unsere Expert:innen begleiten Sie gerne auf dem Weg, den KFRE Algorithmus erfolgreich in Ihrem Labor zu integrieren – von der Beratung bis zur Umsetzung.
Der Kidney KFRE Algorithmus ist ein CE-IVD-Algorithmus zur Berechnung des individuellen Risikos für Nierenversagen bei CKD der Stadien G3–G5. Auf Basis von Alter, Geschlecht, eGFR und uACR berechnet er standardisiert das 2- und 5-Jahres-Risiko und stellt dieses als zusätzliche Information im Befundkontext bereit.² Zur leitlinienbasierten Einordnung des Risikos sind vor allem drei validierte KFRE-Grenzwerte relevant:
Dies kann im Befundkontext als zusätzliche Information genutzt werden, um eine mögliche nephrologische Abklärung bzw. Überweisung einzuordnen – ergänzend zu eGFR, uACR und weiteren klinischen Faktoren.²
Dies kann als Hinweis dienen, dass eine frühzeitige Aufklärung und Vorbereitung auf eine mögliche Nierenersatztherapie relevant werden kann, einschließlich Therapieoptionen, Gefäßzugangsplanung oder Transplantationsabklärung.²
Das bedeutet, dass eine intensivere bzw. multidisziplinäre Betreuung geprüft werden sollte – zusätzlich zu eGFR-basierten Kriterien und der klinischen Einschätzung.²
„Mit dem KFRE Algorithmus positionieren wir uns an der Spitze moderner Diagnostik und erweitern unser Portfolio gezielt um innovative Biomarker für CKD. So schaffen wir echten Mehrwert – für präzisere Entscheidungen, frühere Interventionen und letztlich eine bessere Versorgung unserer Patient:innen.“
Prof. Dr. Julia-Stefanie Frick, Geschäftsleitung, MVZ Ludwigsburg
Wie lässt sich ein validierter Risikovorhersage-Algorithmus erfolgreich in den Laboralltag integrieren? Das Whitepaper zeigt, wie das MVZ Ludwigsburg den Kidney KFRE Algorithmus in bestehende Labor-Workflows eingebunden hat – mit automatisierter Berechnung, strukturierter Risikoeinschätzung und mehr Orientierung für Behandlerteams bei CKD.
Die navify® Algorithm Suite bietet eine zentrale Plattform für CE-gekennzeichnete klinische Algorithmen – wie zum Beispiel KFRE – und ermöglicht deren nahtlose Integration in die IT-Workflows von Kliniken. Die Algorithmen unterstützen Ärzt:innen unter anderem bei der Ermittlung von Risiko-Scores zur Früherkennung und bei Entscheidungen über weitere diagnostische oder therapeutische Schritte. Die Anbindung an bestehende Systemlandschaften reduziert manuellen Aufwand und beugt potenziellen Fehlerquellen vor. Damit können bestehende Workflows beibehalten und sogar vereinfacht werden.
Der Kidney KFRE Algorithmus ist ein quantitativer Risiko-Score, der die Wahrscheinlichkeit eines einzelnen Patienten bzw. einer einzelnen Patientin vorhersagt, innerhalb von 2 und 5 Jahren eine chronische Nierenerkrankung im Endstadium zu erreichen. Dies ist ein öffentlich zugänglicher, regressionsbasierter Risiko-Score. Er kann bei Patient:innen angewendet werden, bei denen eine chronische Nierenerkrankung (CKD) in den Stadien G3 bis G5 diagnostiziert wurde.
Der Risiko-Score ist dafür gedacht, von qualifizierten Ärzt:innen in einem klinischen Umfeld zu Prognosezwecken überprüft zu werden, um fundierte Entscheidungen über das Patientenmanagement zu treffen.
Der Kidney KFRE Algorithmus-Score ist nicht für die Verwendung als Primärdiagnose bestimmt. Die Ergebnisse des KFRE-Scores sollten in Verbindung mit der Überprüfung der Grundlagen durch qualifizierte Ärzt:innen im Kontext der Krankengeschichte der Patient:innen und anderer diagnostischer Testergebnisse verwendet werden.³
Die Kidney Failure Risk Equation (KFRE) ist ein etablierter CKD-Risiko-Score mit validierter Leistung in über 30 Ländern und bei mehr als 1 Million Patient:innen.² Die KFRE wurde ursprünglich 2011 anhand von Daten aus zwei unabhängigen kanadischen Kohorten von Patient:innen mit den CKD-Stadien G3–G5 entwickelt und anschließend 2016 anhand von Daten aus mehr als 30 Ländern auf vier Kontinenten validiert.¹ Seitdem wächst die weltweite Evidenz für den Einsatz der KFRE in verschiedenen Patientengruppen und klinischen Settings.⁴⁻⁸
Die globalen KDIGO-Leitlinien empfehlen, bei allen Menschen mit den CKD-Stadien G3–G5 eine extern validierte Risikogleichung zu verwenden, um das absolute Risiko eines Nierenversagens abzuschätzen.²
Darüber hinaus empfiehlt die deutsche DEGAM-Leitlinie die Verwendung der 4-Variablen-KFRE-Gleichung bei CKD-Patient:innen als eines der Kriterien für die Überweisung an die Nephrologie.⁹
Die Kidney Failure Risk Equation (KFRE) hat das Management der CKD von einem eGFR-basierten Paradigma zu einem risikobasierten Paradigma verändert. Sie soll Ärzt:innen bei der Entscheidung unterstützen, den Patient:innen zum richtigen Zeitpunkt an die Nephrologin bzw. den Nephrologen zu überweisen,⁴⁻⁶ Patient:innen auf der Grundlage des absoluten Risikoniveaus einer terminalen Niereninsuffizienz zu behandeln⁵ ⁷ ¹⁰ und nicht zuletzt empfohlene Maßnahmen zu kommunizieren, um eine höhere Adhärenz (Therapietreue) zu erreichen.¹¹
Das Nierenpanel der navify® Algorithm Suite erfordert eine kompatible IT-Infrastruktur in Ihrem Labor, einschließlich eines Laborinformationssystems (LIS). Zudem müssen die Laborsysteme in der Lage sein, die relevanten Biomarker (z. B. eGFR, uACR für den KFRE Algorithmus) zu messen. Eine stabile Internetverbindung ist für die Anbindung an die navify® Algorithm Suite notwendig.
Sie wollen innovative Lösungen zur Verbesserung der Nierendiagnostik nutzen? Gehen Sie mit uns den nächsten Schritt und vereinbaren Sie jetzt Ihren persönlichen Termin.
Quellen:
1 Tangri N, et al. Multinational assessment of accuracy of equations for predicting risk of kidney failure: a metaanalysis. JAMA. 2016 Jan;315:164–174. DOI:10.1001/jama.2015.18202.
2 Kidney Disease: Improving Global Outcomes (KDIGO) CKD Work Group. KDIGO Clinical Practice Guideline for the Evaluation and Management of Chronic Kidney Disease. Kidney Int. 2024 Apr;105(4S):S117-S314. DOI:10.1016/j.kint.2023.10.018.
3 KFRE Intended Use. 2024. Material number 09891986001.
4 Wojciechowski P, et al. Risk Prediction in CKD: The rational alignment of health care resources in CKD 4/5 care. Adv Chronic Kidney Dis. 2016 Jul;23(4):227-230. DOI:10.1053/j.ackd.2016.04.002.
5 Major RW, et al. The kidney failure risk equation for prediction of end stage renal disease in UK primary care: an external validation and clinical impact projection cohort study. PLoS Med. 2019 Nov;16(11):e1002955. DOI:10.1371/journal.pmed.1002955.
6 Duggal V, et al. Nephrology referral based on laboratory values, kidney failure risk, or both: a study using veterans affairs health system data. Am J Kidney Dis. 2022 Mar;79(3):347-353. DOI:10.1053/j.ajkd.2021.06.028.
7 Ali I, et al. A validation study of the kidney failure risk equation in advanced chronic kidney disease according to disease aetiology with evaluation of discrimination, calibration and clinical utility. BMC Nephrol. 2021 May;22(1):194. DOI:10.1186/s12882-021-02402-1.
8 Hingwala J, et al. Risk-based triage for nephrology referrals using the kidney failure risk equation. Can J Kidney Health Dis. 2017 Aug;4:2054358117722782. DOI:10.1177/2054358117722782.
9 DEGAM Leitlinie: S3 053-048 “Versorgung von Patient*innen mit chronischer nicht-nierenersatztherapiepflichtiger Nierenkrankheit in der Hausarztpraxis - Chronisch eingeschränkte Nierenfunktion in der Hausarztpraxis”; abzurufen unter https://www.degam.de/leitlinie-s3-053-048
10 Potok OA, et al. Patients,’ nephrologists,’ and predicted estimations of ESKD risk compared with 2-year incidence of ESKD. CLin J Am Soc Nephrol. 2019 Feb;14(2):206-212. DOI:10.2215/CJN.07970718.
11 Sparkes D, et al. Patient perspectives on integrating risk prediction into kidney care: opinion piece. Can J Kidney Health Dis. 2022 Mar;9:20543581221084522. DOI:10.1177/20543581221084522.
Links zu Websites Dritter werden im Sinne des Servicegedankens angeboten. Der Herausgeber äußert keine Meinung über den Inhalt von Websites Dritter und lehnt ausdrücklich jegliche Verantwortung für Drittinformationen und deren Verwendung ab.