«urat-Index» – Non-Invasive Tool for Prediction of Uric Acid Containing Stones

Abstract

Введение. Сегодня растворение уратных камней, согласно клиническим рекомендациям, является основным методом их лечения. Помимо достаточно дорогой двухэнергетической компьютерной томо-графии (КТ), других методов неинвазивного определения состава камня не существует.Цель исследования. Создать инструмент прогнозирования уратного нефролитиаза, тем самым улучшить отбор пациентов, подходящих для литолитической терапии.Материалы и методы. Ретроспективно проанализированы результаты обследования 189 пациен-тов с мочекаменной болезнью. Первую группу составили 59 пациентов с уратными камнями, вторую -130 пациентов с камнями иного состава. Сравнивали следующие параметры: клинические характери-стики, результаты 24-часового анализа мочи, данные КТ.Результаты. Из изученных параметров наивысшую статистическую значимость в определении со-става камня имели: масса тела, индекс массы тела, рН мочи и плотность камня полученная по данным КТ (p<0.01). Произведение рН мочи и плотности камня, названное «Урат-индексом», имело неболь-шую площадь под кривой (AUC 0.96), что позволило с более высокой точностью диагностировать урат-ный нефролитиаз.Заключение. Предложенный показатель «Урат-Индекс» прост в получении, является эффективным инструментом прогнозирования уратного состава камня и способствует лучшему отбору пациентов для литолитической терапии.Ключевые слова: мочекаменная болезнь; уратный нефролитиаз; мочекислый нефролитиаз; урат-индекс Background. Nowadays dissolution of uric acid kidney stones is the first line treatment according to existing clinical guidelines. Besides dual-energy CT, which is costly, there is no non-invasive tool to predict uric acid stone composition.Aim. To develop a new tool for uric acid stones prediction which will improve patient selection for oral stone dissolution therapy.Materials and methods. We retrospectively analyzed treatment results of 189 patients which were distributed to two groups: with pure uric acid stones -59 patients and with other composition -130 patients. Demographic data, results of 24 hour urine analysis and CT scans were analyzed.Results. Among above mentioned parameters the following had the highest significance: body mass, body mass index, urine pH and stone density in Hounsfield Units (p<0.01). Product of multiplication of urine pH and CT-stone density called «Urate index» yielded highest AUC (0.96) which permitted with high accuracy diagnose uric acid stones.Conclusion. «Urate-index» is simple to obtain and has high predictive value which might help choosing target population for kidney stone dissolution.