慢性肾脏病筛查标准在跨种族及性别群体中的效能差异：HELIUS研究揭示现行指南的局限性

本研究针对KDIGO 2024指南推荐的慢性肾脏病(CKD)筛查标准（高血压、糖尿病、心血管疾病）在跨性别和种族群体中的适用性展开评估。通过HELIUS队列12,384名女性和9,046名男性的多民族数据，发现现行标准对男性（AUC 0.75）的检测效能显著优于女性（AUC 0.65），而教育水平、肥胖等可选指标未能显著提升预测价值。该研究为优化全球CKD筛查策略提供了重要循证依据。

　　

在全球慢性肾脏病(CKD)负担日益加重的背景下，一个令人困惑的流行病学现象逐渐浮现：尽管女性CKD患病率（14.6%）高于男性（12.8%），但男性往往表现出更快的疾病进展速度。这种性别差异与现行筛查标准之间的微妙关系，在多元种族背景下显得尤为复杂。更值得关注的是，像荷兰这样的高收入国家中，少数民族群体正承受着不成比例的CKD疾病负担。这些现象引发了一个关键科学问题：当前国际通用的KDIGO筛查指南是否在不同性别和种族群体中具有同等效力？

来自荷兰阿姆斯特丹学术医学中心的研究团队通过HELIUS（城市健康生活）研究给出了答案。这项发表在《Mayo Clinic Proceedings: Innovations, Quality & Outcomes》上的研究，对21,430名来自荷兰、南亚/非洲苏里南、加纳、土耳其和摩洛哥裔的18-70岁居民进行了横断面分析。研究采用Poisson回归和受试者工作特征曲线(AUC)等方法，系统评估了KDIGO指南中强制标准（高血压、糖尿病、心血管疾病）与可选标准（教育程度、职业风险、肥胖、多基因风险）的预测效能。

关键技术方法
研究依托HELIUS队列2011-2015年基线数据，通过问卷和体检获取临床指标。CKD定义为单次测量的估算肾小球滤过率(eGFR)<60 mL/min/1.73 m²
或尿白蛋白/肌酐比(ACR)>3 mg/mmol。采用CKD-EPI 2021公式计算eGFR，并通过147个全基因组关联研究( GWAS)位点构建多基因风险评分(PRS)。统计分析包括似然比检验和Akaike信息准则(AIC)评估模型改进。

研究结果

基线特征揭示筛查差异
总体CKD患病率女性(6.3%)略高于男性(5.5%)，但存在种族异质性：加纳裔女性患病率最高(8.8%)，而荷兰男性最低(3.2%)。现行筛查标准覆盖了84.2%的男性患者，但仅识别出66.3%的女性患者，这种差距在所有种族亚组中一致存在。

模型优化尝试
在基础模型（高血压+糖尿病+CVD）上：

• 女性：低教育水平(PR 1.32)和肥胖(PR 1.28)显著改善模型拟合(P<0.001)
• 男性：仅肥胖有统计学意义(P=0.002)
• 高风险职业和PRS在两组均无显著贡献

预测效能评估
基础模型的AUC在男性达0.75(95%CI 0.73-0.77)，属"可接受"范围；而女性仅0.65(0.63-0.67)，为"较差"水平。添加可选标准后，AUC改善幅度<0.01，且种族亚组分析显示类似模式。

讨论与意义
这项研究首次系统揭示了KDIGO筛查指南在性别和种族维度上的效能差异。三个关键发现值得关注：

1. 性别差异机制：男性更高的传统风险因素（高血压45.0% vs 40.5%）可能使现行标准更利于男性检测，而女性可能需要考虑妊娠史、雌激素暴露等性别特异性指标。
2. 社会决定因素局限：尽管低教育女性CKD风险增加32%，但作为筛查附加指标时，其预测增量有限，这可能与吸烟等混杂因素的种族/性别差异有关。
3. 遗传评估困境：PRS仅解释4%的变异，且缺乏非洲裔关键基因APOL1的数据，凸显多族群遗传研究的迫切性。

该研究对临床实践具有双重启示：一方面提示需要审慎看待现行筛查标准可能强化的健康不平等；另一方面为KDIGO指南的修订提供了实证依据——特别是在女性筛查策略优化方面。未来研究可探索两点：开发包含性别特异性指标的预测模型，以及在资源有限地区评估基于eGFR和ACR的普遍筛查成本效益。

这项多民族队列研究最终指向一个核心结论：在追求精准医学的时代，我们的筛查工具本身可能需要先经历一场"精准化"的革命。