四川大学华西医院肾脏内科/华西肾脏病研究室
付平教授
CRRT是治疗重症AKI的主要肾脏替代治疗方式。CRRT在治疗重症AKI、多器官功能不全、全身炎症反应综合征等临床工作中得到越来越多的关注和应用。已有相关研究讨论CRRT的开始时机、模式选择、处方剂量等，而CRRT的停机时机尚缺乏足够的研究。CRRT停机需慎重，过早停机常致治疗不充分，易导致不良预后结局，Uchino等的多中心研究表明反复接受CRRT的患者较成功停机的患者住院死亡率更高。但过度的肾脏替代治疗（RRT）不仅增加医疗费用，还增加其出血、感染等并发症的发生风险。KDIGO及的ADQI指南指出AKI患者CRRT的停机时机缺乏关注，其对停机的界定也非常模糊。
尿量
尽管很多因素对尿量产生影响，在临床上尿量仍是评价肾功能恢复及预测停机的一个重要指标。Uchino等最近的一个多中心大样本研究指出尿量是预测停机时机的最佳指标，其研究数据显示，成功停机组停机前一天的尿量多于重复上机组（1500 ml vs 180 ml，P<0.0001），通过多因素逻辑回归分析得出因尿量增加致停机的OR值为3.097，表明尿量在预测CRRT患者成功停机中具有重要作用。该研究同时指出尿量作为预测指标，其作用并不受利尿剂的使用而逆转，但不使用利尿剂的尿量判断停机时机的准确性更佳。在使用和不使用利尿剂的情况下，受试者工作特征曲线下面积分别为0.67和0.85，尿量分别在达到2330 ml与436 ml时有最高的敏感性及特异性，表明利尿剂作为混杂因素对尿量的预测价值有一定影响。该研究为肾脏支持治疗开始与停止研究（BEST kidney study）的一部分，在BEST研究其他部分中还提出尿量大于500 ml/d可能是成功停止肾脏替代治疗的最佳预测指标，但成功停机的尿量阈值的设定仍需更进一步研究证实。
肌酐
2.1尿肌酐清除率
肌酐是小分子物质，可通过肾小球滤过进入尿中，在肾小管内很少吸收。尿肌酐清除率作为评价肾功能指标，能有效反映肾小球滤过率，特异性强，但敏感性欠缺。通过测24小时尿中肌酐含量获得的24小时尿肌酐清除率指在AKI患者非少尿期清除肌酐的效率，能准确反映肾脏清除肌酐等溶质的能力。Wheeler等的回顾性研究纳入的接受CRRT的少尿型AKI患者，在其恢复到非少尿期且并未停止CRRT时，测量了24小时尿肌酐清除率，并指出当24小时尿肌酐清除率大于15 ml/min时，89%的患者在停止CRRT后两周内不需要再上机，即研究者认为的成功停机，同时24小时尿肌酐清除率小于15 ml/ min者继续上机的比率达到71%，即停机失败。
临床上常用24小时尿肌酐清除率评估肾小球滤过率，但要求患者肾功能在24小时内相对稳定，其应用有相当的限制性。相比于留24小时尿的繁冗，2小时肌酐清除率更易获得，有研究表明2小时肌酐清除率能较为准确的反映肾小球滤过率。Stephen等对文森特大学医院ICU患者的回顾性研究显示2小时肌酐清除率相较于血清肌酐，能更准确的预测停机。
2.2 血清肌酐
在CRRT中血清肌酐可被有效清除，故患者血肌酐的水平受到肾功能水平及CRRT清除两方面的影响。Uchino等的多中心研究表明，血清肌酐在预测停机的受试者工作特征曲线下面积为0.635，说明其准确性尚可，是仅次于尿量的预测CRRT停机的指标。Cruz等的研究提出，患者尿量及血清肌酐恢复到基线水平是CRRT的停机时机。而Wu等的研究表明，相对于老年、少尿、高SOFA值及长时间接受CRRT等停机失败的危险因素，血清肌酐在判断CRRT停机时机上并无意义。虽然在临床上，血清肌酐常用做评价肾功能的指标，在评价CRRT停机时机上有一定的参考价值，但如何避免或减少CRRT本身对血清肌酐的清除作用的影响，需进一步研究。
其他生物标志物
急性肾损伤的生物标志物包括血液及尿液中的NGAL、Cys-C及尿液中的肾损伤分子-1（KIM-1）、白介素-18（IL-18）等，其分子量较大（如NGAL与Cys-C分子量分别为25kD与13kD），不易在CRRT中清除，可较为准确地反应接受CRRT治疗的AKI患者的肾功能水平。在临床上，这些生物标志物并没有普遍作为评价肾功能的常规检查，在判断CRRT停机时机上，目前仍缺乏相关的研究。
小结
CRRT的停机时机的判断尤为重要，恰当的停机不仅有利于患者肾功能的早期恢复，还有助于减少不必要的医疗风险、治疗费用及住院时间。尿量是目前判断CRRT停机较好的指标，但在停机时应尽量避免利尿剂及CRRT的超滤带来的影响。由于肌酐本身可被CRRT所清除，肌酐的水平并不能准确的反应肾脏本身对溶质的清除能力。笔者认为，分子量较大的AKI生物标志物（如NGAL），由于不易被CRRT清除，其浓度（血清或尿液）的变化可准确的反应CRRT治疗过程中的患者的肾脏本身清除溶质的能力，可作为今后CRRT停机的预测指标。而尿量联合生物标志物对CRRT停机的判断应具有更高的准确性，在今后的研究中值得期待。
