Investigación de la posible correlación entre los biomarcadores neurovasculares de la retina y el deterioro cognitivo temprano en pacientes con enfermedad renal crónica
Feb 25, 2022
IntroducciónLa demencia sigue siendo una enfermedad prevalente en todo el mundo. Aunque la incidencia específica por edad ha disminuido debido a las mejoras en la educación, la nutrición y la atención de la salud, el número de personas que viven con demencia sigue aumentando debido al aumento de la esperanza de vida y al envejecimiento de la población.1,2 Algunos pacientes pueden experimentar un deterioro cognitivo leve ( MCI), que se caracteriza por un deterioro objetivo en la función cognitiva que no es lo suficientemente grave como para requerir ayuda con las actividades habituales de la vida diaria.3 Anualmente, las condiciones de aproximadamente 8 a 15 por ciento de estos pacientes pueden progresar a demencia,4 pero 16 por ciento hasta el 30 por ciento de los pacientes podría volver a la función normal.5,6 Hacer frente a los factores de riesgo modificables podría prevenir o retrasar la demencia en aproximadamente el 40 por ciento de los pacientes.1,2 Por lo tanto, identificar a los pacientes en la etapa temprana del deterioro cognitivo es importante para la prevención. de resultados devastadores.1,5,6
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Los biomarcadores neurovasculares de la retina medidos mediante tomografía de coherencia óptica (OCT) y angiografía por OCT (OCTA) se han asociado recientemente tanto con la enfermedad de Alzheimer (EA) como con el DCL.7–16 Teniendo en cuenta el hecho de que las pruebas costosas e invasivas (p. tomografía por emisión, estudio de líquido cefalorraquídeo) suelen ser necesarios para el diagnóstico de la EA, sería útil que los biomarcadores retinianos obtenidos mediante modalidades no invasivas y rápidas pudieran utilizarse para la detección precoz o para el seguimiento de la progresión en estos pacientes3,17. La pregunta sin resolver es cómo las comorbilidades sistémicas pueden influir en la validez de estos biomarcadores retinianos. Comorbilidades sistémicas como diabetes mellitus (DM), hipertensión y enfermedad del riñon(ERC) son comunes entre la población anciana.18,19 Sin embargo, las principales comorbilidades sistémicas han sido excluidas en la mayoría de los estudios relevantes.8–12 Estas enfermedades podrían tener un impacto significativo en las métricas de los biomarcadores retinianos incluso antes de que ocurra una retinopatía clínicamente detectable.20, 21 Esos biomarcadores retinianos requieren validación bajo diferentes comorbilidades sistémicas para generalizar los hallazgos antes mencionados a una población más amplia.
La ERC es una enfermedad sistémica de alta prevalencia entre la población anciana y podría afectar al 44 por ciento de los adultos mayores o iguales a 65 años.18 Podría ser una enfermedad sistémica común entre los pacientes que acuden a las clínicas oftalmológicas. Los pacientes con CKD tenían un riesgo sustancialmente mayor de deterioro cognitivo.22,23 La prevalencia de deterioro cognitivo leve entre pacientes con CKD oscila entre el 27 y el 62 por ciento.23 La incidencia de demencia fue mucho mayor entre las personas con enfermedad terminalenfermedad renal (ESRD) que aquellos sin (10.73 vs. 1.40 casos por 1000 años).24 Sería prometedor si las herramientas de diagnóstico oftálmico pudieran ayudar a identificar pacientes susceptibles en etapas tempranas de deterioro cognitivo. El propósito de este estudio fue evaluar la asociación entre los biomarcadores neurovasculares de la retina y la función cognitiva en pacientes con ERC.
Palabras clave:enfermedad renal crónica; deterioro cognitivo; demencia; retina; densidad de vasos
MétodosSe realizó un estudio transversal prospectivo entre agosto de 2018 y julio de 2019 en el Departamento de Nefrología y el Departamento de Oftalmología de nuestro hospital. Este estudio fue aprobado por la Junta de Revisión Institucional del Hospital Memorial Chang Gung y siguió los principios de la Declaración de Helsinki. La ERC fue diagnosticada por un nefrólogo sobre la base de la presencia de riñónstructural or functional abnormalities for >3 meses y una tasa de filtración glomerular estimada (TFGe) de<60 ml/min/1.73="" m2.="" ckd="" was="" classified="" into="" stage="" 3="" (egfr,="" 30–59="" ml/min/1.73="" m2),="" stage="" 4="" (egfr,="" 15–29="" ml/min/1.73="" m2),="" stage="" 5="" (egfr=""><15 ml/min/1.73="" m2),="" and="" esrd="" (undergoing="" hemodialysis="" or="" peritoneal="" dialysis).="" the="" inclusion="" criteria="" for="" patients="" in="" this="" study="" were="" (1)="" regular="" follow-up="" at="" our="" nephrology="" department="" for="">1 año, (2) estadio de ERC mayor o igual a 3 (incluida ESRD), (3) edad mayor o igual a 50 años y (4) sin síntomas visuales. Los criterios de exclusión fueron (1) un diagnóstico previo de EA, demencia vascular, depresión u otros trastornos psicológicos; (2) nivel educativo por debajo de la escuela primaria; (3) opacidad significativa de los medios oculares; (4) calidad inadecuada de la OCT (índice de intensidad de la señal,<40) or="" octa="" (quality="" score=""><6 or="" presence="" of="" significant="" artifacts);="" (5)="" axial="" length="" of=""><22 mm="" or="" ≥26="" mm;="" or="" (6)="" a="" prior="" diagnosis="" of="" glaucoma,="" optic="" nerve="" disease,="" or="" a="" major="" retinal="" disease="" such="" as="" diabetic="" retinopathy,="" retinal="" vein="" occlusion,="" macular="" pucker,="" or="" neovascular="" age-related="" macular="" degeneration.="" demographic="" data="" and="" information="" on="" medical="" histories,="" medications,="" and="" years="" of="" education="" were="" collected="" using="" a="" standardized="" questionnaire.="" all="" patients="" underwent="" unattended="" automated="" office="" blood="" pressure="" measurement="" after="" resting="" for="" 15="" minutes="" in="" a="" blood="" pressure="" suite.="" a="" standardized="" chinese="" version="" of="" the="" mini-mental="" state="" examination="" (mmse)="" was="" administered="" by="" a="" single="" experienced="" evaluator.="" the="" mmse="" covers="" the="" cognitive="" domains="" of="" registration,="" orientation,="" recall,="" attention,="" calculation,="" naming,="" repetition,="" comprehension,="" writing,="" and="" construction.="" the="" maximum="" score="" is="" 30.="" patients="" were="" classified="" in="" the="" low,="" middle,="" or="" high="" mmse="" level="" if="" they="" had="" mmse="" scores="" of=""><24, 24="" to="" 27,="" or="">27, respectivamente. Se realizó un examen ocular completo en la fecha de inscripción. La presión intraocular se midió con un tonómetro sin contacto (NT-3000; Nidek, Tokio, Japón). La longitud axial se midió con un IOL Master (Carl Zeiss Meditec, Jena, Alemania). Las imágenes OCT y OCTA se adquirieron utilizando AngioVue (Optovue RTVue XR Avanti; Optovue, Inc., Fremont, CA, EE. UU.). Si ambos ojos fueran elegibles para este estudio, se elegiría el ojo con la mejor calidad de imagen OCTA.
Los biomarcadores neurovasculares de la retina evaluados en este estudio incluyeron el grosor de la capa de fibras nerviosas de la retina (RNFLt, en μm), el grosor del complejo de células ganglionares (GCC) (GCCt, en μm), el volumen de pérdida global de GCC (GLV, porcentaje), el volumen de pérdida focal de GCC ( FLV, porcentaje), densidad de vasos del plexo vascular superficial parafoveal (SVP) (VD, porcentaje), plexo vascular profundo parafoveal (DVP) VD (porcentaje) y tamaño de la zona avascular foveal (FAZ, en mm2). Todos los valores fueron calculados automáticamente por el software de la máquina (AngioVue versión A2017.1.0.151; Optovue, Inc.). La RNFLt se midió en un círculo de 3.45-mm de diámetro alrededor de la cabeza del nervio óptico. Una exploración GCC midió una región 7-mm2 centrada en un punto 1 mm temporal a la fóvea. Se adquirió una imagen OCTA de 304-píxel × 304-píxel de cada ojo sobre un área de 3 × 3 mm2 centrada en la fóvea. La FAZ se midió en la imagen OCTA de la capa retiniana interna completa. El valor predeterminado de SVP incluye la vasculatura entre la membrana limitante interna y 10 μm por encima de la capa plexiforme interna. El valor predeterminado de DVP incluye la vasculatura entre 10 μm por encima de la capa plexiforme interna y 10 μm por debajo de la capa plexiforme externa. VD se definió como el porcentaje de área ocupada por todos los componentes vasculares dentro de la región de interés. La región parafoveal se definió como un anillo circular de 1-mm de ancho centrado en la fóvea.
Los datos demográficos y las características clínicas entre los grupos de MMSE de bajo y alto nivel se compararon mediante la prueba de χ2 para variables categóricas y la prueba t de muestra independiente para variables continuas. Se utilizaron modelos de regresión lineal simple para evaluar la asociación de biomarcadores neurovasculares retinales y variables sistémicas con la puntuación MMSE después del ajuste por años de educación. Luego, 4 biomarcadores neurovasculares retinianos principales (RNFLt, GCCt, SVP-VD y DVP-VD) y 7 variables sistémicas (edad, sexo, eGFR, DM, hipertensión, dislipidemia y años de educación) se ingresaron en una regresión lineal multivariable. modelo para determinar si estos factores estaban asociados con la puntuación MMSE. Se utilizó la correlación parcial para determinar si los parámetros de presión arterial estaban correlacionados con la puntuación MMSE (después de ajustar por edad, sexo, eGFR, DM y años de educación) y biomarcadores microvasculares de la retina (después de ajustar por edad, sexo, eGFR y DM). Todos los datos se analizaron utilizando IBM SPSS Statistics versión 26.0 (IBM Corp., Armonk, NY, EE. UU.). Un valor P de dos colas de<0.05 was="" considered="" statistically="">
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ResultadosEste estudio incluyó a 177 pacientes con ERC. La edad media ± DE de los pacientes fue de 64,7 ± 6,6 años. La puntuación media ± SD MMSE fue de 27,25 ± 2,3{{20}}. Trece (7 por ciento), 65 (37 por ciento) y 99 (56 por ciento) pacientes se clasificaron en los grupos de MMSE de nivel bajo, medio y alto, respectivamente. La tabla 1 resume los datos demográficos y las características clínicas de los pacientes. Los pacientes con un nivel alto de MMSE eran más jóvenes (P=0.032), tenían más años de educación (P < 0.001="" ),="" tenían="" un="" estadio="" de="" erc="" menos="" grave="" (p="0.027)," tenían="" una="" tfge="" más="" alta="" (p="0.{{50}}{{58}" }3),="" y="" tenían="" un="" dvp-vd="" más="" alto="" (p="0.036)" que="" aquellos="" con="" un="" nivel="" bajo="" de="" mmse.="" no="" se="" observaron="" diferencias="" significativas="" en="" sexo,="" antecedentes="" de="" tabaquismo,="" dm,="" hipertensión,="" dislipidemia,="" presión="" arterial="" sistólica="" (pas),="" presión="" arterial="" diastólica="" (pad),="" presión="" del="" pulso,="" presión="" intraocular,="" rnflt,="" gcct,="" gcc="" glv,="" gcc="" flv,="" svp-vd="" ,="" y="" el="" tamaño="" de="" faz="" entre="" los="" grupos="" mmse="" de="" alto="" y="" bajo="" nivel.="" la="" tabla="" 2="" muestra="" los="" resultados="" de="" los="" modelos="" de="" regresión="" lineal="" simple="" y="" multivariable="" para="" la="" asociación="" de="" biomarcadores="" neurovasculares="" retinianos="" y="" mmse.="" los="" años="" de="" educación="" se="" asociaron="" con="" la="" puntuación="" mmse="" en="" ambos="" simples="" (coeficiente,="" 0.308;="" p="">< {{80}}.0{{88}="" }1)="" y="" modelos="" de="" regresión="" lineal="" multivariable="" (coeficiente,="" 0.294;="" p="">< 0.001).="" edad="" (coeficiente,="" −0,052;="" p="0,031)," sexo="" masculino="" (coeficiente,="" −0,693;="" p="0,030)" y="" dvp-vd="" (coeficiente,="" 0,115;="" p="0" .013)="" se="" asociaron="" con="" la="" puntuación="" mmse="" después="" del="" ajuste="" por="" años="" de="" educación.="" en="" el="" modelo="" de="" regresión="" multivariable,="" la="" edad="" (coeficiente,="" 0,053;="" p="0,041)," egfr="" (coeficiente,="" 0,019;="" p="0,016)" y="" dvp-vd="" (coeficiente,="" 0,109;="" p="" {{="" 65}}.037)="" se="" asociaron="" con="" la="" puntuación="" mmse.="" no="" se="" observaron="" correlaciones="" significativas="" entre="" otros="" biomarcadores="" neurovasculares="" y="" las="" puntuaciones="" del="" mmse.="" la="" proporción="" de="" pacientes="" que="" toman="" diferentes="" categorías="" de="" medicamentos="" antihipertensivos="" se="" enumera="" en="" la="" tabla="" complementaria="" s1.="" ninguno="" se="" asoció="" con="" la="" puntuación="" mmse.="" en="" la="" figura="" 1="" y="" la="" figura="" 2="" se="" ilustran="" dos="" casos="" representativos="" con="" puntuaciones="" mmse="" normales="" y="" bajas,="" respectivamente.="" la="" tabla="" 3="" muestra="" la="" correlación="" parcial="" entre="" los="" parámetros="" de="" presión="" arterial,="" la="" puntuación="" mmse="" y="" los="" biomarcadores="" microvasculares="" de="" la="" retina.="" la="" puntuación="" mmse="" se="" correlacionó="" con="" la="" pas="" (coeficiente,="" 0,170;="" p="0,026)" y="" la="" presión="" del="" pulso="" (coeficiente,="" 0,178;="" p="0,019)." la="" svp-vd="" se="" correlacionó="" con="" la="" pas="" y="" la="" pad="" (coeficiente,="" 0,173;="" p="0,023;" coeficiente,="" 0,295;="" p="">< 0,001,="" respectivamente).="" la="" dvpvd="" también="" se="" correlacionó="" con="" la="" pas="" y="" la="" pad="" (coeficiente,="" 0,176;="" p="0,021;" coeficiente,="" 0,198;="" p="0,009,">
DiscusiónNuestros resultados mostraron que la DVP-VD medida con OCTA, la edad, los años de educación y la TFGe fueron factores independientes asociados con la puntuación MMSE en pacientes con ERC. Las asociaciones entre otros biomarcadores neurovasculares de la retina (GCC, RNFLt y SVP-VD) y la puntuación MMSE no fueron significativas. La puntuación MMSE se correlacionó parcialmente con la PAS y la presión del pulso. Además, SVP-VD y DVP-VD se correlacionaron parcialmente con SBP y DBP. Muchos estudios recientes mostraron resultados prometedores al asociar los parámetros OCTA con MCI,7,8 AD preclínica,10,11 y AD.7–9,12 La justificación paraEl uso de cambios microvasculares en la retina como biomarcadores para enfermedades neurológicas se basa en la vasculatura muy similar del ojo y el cerebro.25 Los cambios microvasculares en la retina podrían proporcionar información sobre los vasos cerebrales y, por lo tanto, podrían estar asociados con enfermedades cerebrovasculares o neurológicas.17,2
Los investigadores han sugerido que la hipoperfusión cerebral crónica podría ser parte de la patogénesis de la EA y que el flujo sanguíneo cerebral interrumpido puede servir como un biomarcador para predecir la conversión de DCL a EA.27 En pacientes con ERC, las enfermedades cerebrovasculares podrían ser una causa importante de trastornos cognitivos. deterioro.22 La rigidez aórtica puede determinar la función cognitiva en la ERC y la ESRD.28 La reducción del flujo sanguíneo cerebral intradiálisis también se correlaciona con la disfunción cognitiva.29 Nuestro estudio también reveló que la PAS y la presión del pulso se correlacionaron con la puntuación MMSE. SVPVD y DVP-VD también se correlacionaron con SBP y DBP. Teniendo en cuenta toda esta evidencia, es posible que la baja DVP-VD observada en nuestro estudio pueda representar una perfusión cerebral comprometida y podría aumentar el riesgo de deterioro cognitivo temprano. Sin embargo, sigue existiendo controversia sobre qué capa(s) de la retina tendrían la mayor correlación con el deterioro cognitivo temprano.7,8 Chua et al.7 encontraron una VD reducida en SVP pero no en DVP entre pacientes con DCL. Por el contrario, Wu et al.8 encontraron una VD reducida en DVP pero no en SVP en pacientes con DCL. La discrepancia entre estos estudios podría deberse a la continuidad del deterioro cognitivo, o puede reflejar que los pacientes con diferentes características o gravedades pueden haber sido reclutados sobre la base de diferentes criterios de inclusión. Los resultados también podrían estar influenciados por diferentes valores predeterminados para la segmentación de la capa retiniana en diferentes máquinas OCTA
Nuestros resultados mostraron que DVP-VD se asoció significativamente con la puntuación MMSE en pacientes con ERC. Se observó una tendencia de aumento progresivo de SVP-VD de grupos MMSE de nivel bajo a alto, pero los resultados de un análisis estadístico relacionado no fueron significativos. El mecanismo exacto aún no está claro. El estudio in vivo mostró que la SVP y la DVP pueden tener vasos de alimentación, estructuras anatómicas y autorregulación diferentes. Por lo tanto, responderían de manera diferente a los cambios fisiológicos31,32 y patológicos sistémicos.21,33–35 Se ha especulado que los vasos dentro de DVP son más pequeños que los de SVP, lo que los hace quizás más vulnerables que SVP en enfermedades microvasculares. 8,34,35 Por ejemplo, Carnevali et al. 1 DM sin retinopatía diabética. Thangamathesvaran et al.34 encontraron una menor DVP-VD en pacientes con enfermedad de células falciformes. Esto posiblemente podría explicar por qué DVP-VD se asocia con cambios cognitivos tempranos.
Los resultados de nuestro estudio respaldan que el biomarcador microvascular retiniano seleccionado podría estar asociado con el deterioro cognitivo temprano en pacientes con ERC. Sin embargo, aún no se ha determinado si la asociación existe en otras comorbilidades sistémicas. La patogenia de la demencia es multifactorial e incluye lesión neuronal vascular y muerte neuronal no isquémica debida a neurodegeneración.36 Los mecanismos moleculares pueden implicar hipoxia, estrés oxidativo, bioenergética mitocondrial, neuroinflamación, neurodegeneración y alteración de la barrera hematoencefálica.37 Cada vía patológica puede tienen roles diferentes en diferentes enfermedades sistémicas.36,37 Por ejemplo, se cree que las enfermedades vasculares cerebrales, la aterosclerosis y la hipoperfusión global causan demencia vascular en pacientes con hipertensión.36 Por otro lado, la microangiopatía y macroangiopatía diabéticas, los infartos lacunares y la acumulación de amiloide y τ puede contribuir a la demencia mixta en pacientes con DM.36 Para los pacientes con dislipidemia, la aterosclerosis carotídea puede causar hipoperfusión cerebral o embolia, lo que lleva a un deterioro cognitivo.38 Debido a diferentes vías patológicas, un biomarcador útil en una enfermedad sistémica podría no necesariamente ser válido en otro.
Incluso con la misma enfermedad, los biomarcadores pueden contribuir de manera diferente en diferentes etapas de la enfermedad. Por ejemplo, los metabolitos o toxinas urémicos pueden acumularse a medida que la ERC avanza en gravedad, pero se eliminarían después del inicio de la diálisis en la ESRD. Estos metabolitos o toxinas urémicos podrían influir en la actividad cerebral, pero podrían no tener relación con los biomarcadores microvasculares de la retina. Se necesitan más investigaciones a gran escala o basadas en la población para la validación de diferentes biomarcadores retinianos para diferentes comorbilidades sistémicas y diferente gravedad de la enfermedad. Se ha demostrado una disminución de RNFLt y GCCt medidos por OCT en pacientes con MCI o AD. no fueron significativos en este estudio. Esto puede deberse a la función cognitiva relativamente buena de nuestra población de estudio. Se excluyeron los pacientes con diagnóstico previo de EA o demencia vascular. Solo 13 pacientes (7 por ciento) tuvieron puntajes MMSE de<24. the="" rnflt="" and="" gcct="" changes="" may="" not="" have="" been="" as="" obvious="" as="" they="" would="" have="" been="" in="" those="" with="" more="" advanced="">
Alternativamente, la discrepancia también podría atribuirse a diferentes patogenias involucradas en diferentes enfermedades. Aunque los pacientes con ERC podrían tener un mayor riesgo de EA,39 algunos otros mecanismos de deterioro cognitivo también juegan un papel importante en la ERC. La acumulación de placas extracelulares de amiloide y filamentos τ intracelulares en el cerebro son las características de la EA.3 Sin embargo, las enfermedades cerebrovasculares y los metabolitos urémicos pueden ser patologías importantes en el deterioro cognitivo asociado con la ERC.22,23 La pérdida de células ganglionares de la retina y la degeneración axonal generalizada en el Los nervios ópticos se identificaron post mortem en las retinas de pacientes con EA.40–42 Sin embargo, los efectos de las enfermedades cerebrovasculares y los metabolitos urémicos en RNFLt y GCC no están claros. Por lo tanto, si RNFLt y GCCt podrían ser biomarcadores útiles para el deterioro cognitivo asociado a la ERC aún requiere más investigación. Nuestro estudio encontró que la edad avanzada y el nivel educativo más bajo se asociaron con una puntuación MMSE más baja. Esto es compatible con un estudio previo que muestra que la prevalencia de DCL aumenta con la edad y el menor nivel educativo.43 Se ha sugerido que la DM está asociada con el deterioro cognitivo.44 El 43% de nuestros pacientes tenían DM. Sin embargo, la DM no fue una variable significativa en nuestro modelo de regresión multivariable. El nivel educativo y la gravedad de la ERC podrían ser factores más importantes para el deterioro cognitivo entre los pacientes con ERC.
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Nuestros resultados sugieren que los médicos deberían estar más alertas para evaluar la función cognitiva en pacientes con DVP-VD baja, particularmente en aquellos con bajo nivel educativo y mala función renal. El deterioro cognitivo puede presentarse en 10 a 40 por ciento de los pacientes con CKD y es una causa importante cada vez más reconocida de discapacidad crónica en dichos pacientes.22,23,45 Causa no solo una menor calidad de vida y un mayor uso de la atención médica -causan mortalidad y mortalidad cardiovascular.46,47 Sin embargo, los pacientes en una etapa temprana de deterioro cognitivo, como DCL, podrían ser independientes en sus actividades de la vida diaria.3 Por lo tanto, es posible que no busquen ayuda médica intencionalmente. El filtrado temprano de estos pacientes y la realización de las intervenciones adecuadas podría ser beneficioso para ellos22.
Este estudio tuvo varias limitaciones. En primer lugar, nuestro estudio estuvo limitado por un tamaño de muestra pequeño. Por lo tanto, el análisis adicional de los dominios individuales de la función cognitiva y los subgrupos de comorbilidad sistémica fue difícil. La mayoría de los pacientes con ERC tomaban múltiples medicamentos y es posible que algunos medicamentos pudieran influir en el estado mental. Sin embargo, sería difícil realizar un análisis estadístico significativo de estos medicamentos con el tamaño de muestra actual. En segundo lugar, hubo una falta de biomarcadores etiológicos, como pruebas de neuroimagen o líquido cefalorraquídeo. Por lo tanto, la etiología exacta del deterioro cognitivo no está clara. Tercero, la presión arterial es una variable dinámica que puede tener variaciones diurnas y diarias significativas. Si puede representar el estado de perfusión cerebral requiere más investigación. Finalmente, las puntuaciones MMSE solo tienen una precisión moderada en el diagnóstico de demencia y la predicción de la conversión a demencia manifiesta.48 Se necesitan más estudios longitudinales a largo plazo para confirmar el papel de DVP-VD en el desarrollo de demencia manifiesta en estos pacientes.
En conclusión, nuestro estudio encontró que el DVPVD retiniano medido por OCTA, edad, años de educación y eGFR se asociaron con la puntuación MMSE en pacientes con ERC. Sugerimos que los médicos deben prestar más atención a los signos de deterioro cognitivo temprano en pacientes con ERC con baja DVP-VD, especialmente pacientes de edad avanzada, bajo nivel educativo y función renal deficiente. También cabe señalar que muchas comorbilidades sistémicas como la obesidad, la hipertensión, la DM, la insuficiencia cardíaca, la enfermedad pulmonar crónica y la estenosis carotídea también pueden afectar la oxigenación del cerebro y el estado cognitivo. Son necesarios más estudios similares de biomarcadores y pruebas cognitivas en pacientes con las comorbilidades anteriores pero sin ERC para confirmar si nuestraresultado en el presente estudio es específico para el grupo CKD investigado.