Những liệu pháp và thuốc mới không chỉ giúp nhận diện sớm tổn thương thận mà còn làm chậm tốc độ suy giảm chức năng thận, cải thiện tiên lượng và chất lượng sống cho người bệnh. Dưới đây là các nhóm liệu pháp và thuốc nổi bật, có bằng chứng khoa học vững chắc:
Ban đầu dùng cho đái tháo đường, nhưng các nghiên cứu (EMPAREG, CREDENCE) cho thấy SGLT2i làm chậm tiến triển CKD cả ở bệnh nhân không đái tháo đường. Thuốc như empagliflozin, dapagliflozin giúp giảm albumin niệu, bảo vệ cầu thận nhờ giảm tăng lọc và chống xơ hóa. KDIGO 2020 và 2022 đã khuyến cáo dùng SGLT2i ở bệnh nhân CKD có protein niệu, kể cả không có ĐTĐ, miễn là eGFR còn >20-25. Đaay là thay đổi lớn, bổ sung thêm “vũ khí” bên cạnh ACEi/ARB truyền thống.
Mới nhất là finerenone (2021) - một MRA không steroid dùng cho bệnh thận Đái tháo đường. Nghiên cứu FIGARO và FIDELIO cho thấy finerenone giảm tiến triển CKD và biến cố tim mạch ở bệnh nhân Đái tháo đường có albumin niệu, trên nền đã dùng ACEi/ARB. Thuoc ít tác dụng phụ tăng kali hơn spironolactone nên an toàn hơn ở CKD. Finerenone hiện được FDA chaap thuận cho bệnh thận Đái tháo đường, và có tiềm năng áp dụng rộng hơn.
Tham khảo thêm: https://edallyhanquoc.vn/dung-thuoc-cho-benh-nhan-mac-benh-suy-than-man-mot-so-dieu-can-chu-y.html
Việc điều chỉnh công thức CKD-EPI bỏ yếu tố churng tộc (2021) giúp người da đen được chẩn đoán CKD sớm hơn một chút (trước đây công thức cũ có thể đánh giá GFR cao hơn thực tế ở họ). Điều này đảm bảo họ được can thiệp sớm hơn, giảm bất bình đẳng y tế. Đây là cải tiến trong chẩn đoán sớm CKD cho nhóm sắc tộc nguy cơ.
KDIGO 2024 (xuất bản đầu 2025) đưa ra nhiều nhấn mạnh mới: sử dụng cystatin C để xác nhận CKD giai đoạn sớm, áp dụng công cụ tiên lưong (như KFRE - Kidney Failure Risk Equation) để xác định ai cần chuyển chuyên khoa sớm, khuyến cáo mạnh hơn về đa ngành trong chăm sóc CKD (phối hợp với tim mạch, nội tiết). Những điều này giúp cá thể hóa việc phát hiện và can thiệp CKD sớm hơn trước.
Một số nghiên cứu gần đây dùng trí tuệ nhân tạo (AI) phân tích hồ sơ sức khỏe điện tử để dự đoán nguy cơ CKD trước khi xảy ra, giúp bs để ý sớm. Thiết bị đeo (wearables) đo huyết áp, nhịp tim… gián tiếp phát hiện bat thường sớm (như tăng huyết áp ẩn). Tuy còn sơ khai, nhưng tương lai có thể cảnh báo sớm người dùng đi kiểm tra thận.
Chiến dịch như Ngày Thận Thế Giới hàng năm (bắt đầu từ 2006, nhưng 5 năm trở lại đây thu hút hơn) nâng cao nhận thức sàng lọc CKD. WHO và Liên Hiệp Quốc cũng bắt đầu đưa CKD vào chương trình bệnh không lây. Ví dụ, WHO lên kế hoạch 2020-2030 giảm 30% tỷ lệ tăng huyết áp toàn cầu - điều này gián tiếp giúp giảm CKD.
Tóm lại, 10 năm qua chứng kiến nhiều tiến bộ: thuốc mới (SGLT2i, finerenone) giúp bảo vệ thận tốt hơn, cách tính eGFR mới giúp chẩn đoán công bằng hơn, và chiến lược sàng lọc ngày càng nhấn mạnh nhóm nguy cơ. Những tiến bộ này đang dần được đưa vào thực hành, giúp phát hiện CKD sớm hơn và làm chậm tiến triển CKD hiệu quả hơn so với trước đây.
Tham khảo các sản phẩm chăm sóc sức khỏe chính hãng tại: https://edallyhanquoc.vn/thuc-pham-bao-ve-suc-khoe-edally-bh-han-quoc.html
Mọi thông tin chi tiết về sản phẩm cũng như chính sách đại lý xin vui lòng liên hệ edallyhanquoc.vn qua Hotline/Zalo: 0902.158.663 để được tư vấn và hỗ trợ nhanh nhất.
1. CREDENCE Trial:Perkovic V, et al. Canagliflozin and renal outcomes in type 2 diabetes and nephropathy.New England Journal of Medicine (NEJM), 2019; 380:2295-2306.
2. DAPA-CKD Trial: Heerspink HJL, et al. Dapagliflozin in patients with chronic kidney disease.NEJM, 2020; 383:1436-1446.KDIGO 2022 Clinical Practice Guideline for Diabetes Management in CKD
3. FIDELIO-DKD Trial:Bakris GL, et al. Finerenone in patients with CKD and type 2 diabetes.NEJM, 2020; 383:2219-2229.https://doi.org/10.1056/NEJMoa2025845
4. FIGARO-DKD Trial:Pitt B, et al. Cardiovascular events with finerenone in kidney disease and type 2 diabetes.NEJM, 2021; 385:2252
5. KDIGO Commentary on Mineralocorticoid Receptor Antagonists, Kidney Int 2022
6. Inker LA, et al.New creatinine- and cystatin C–based equations to estimate GFR without race. NEJM, 2021; 385(19):1737-1749
7. Koyner JL, et al.Machine learning models to predict kidney disease progression.Kidney Int, 2022; 101(2):229
9. Chan L, et al.Predicting kidney failure using machine learning methods.PLOS One, 2021;
Chia sẻ bài viết:
건강미인의 에너지 비법
TRUNG TÂM TINH DẦU THÔNG ĐỎ HÀN QUỐC EDALLY BH
BT 09 - KĐT Resco, Quận Bắc Từ Liêm, Hà Nội, Việt Nam
Phố Tăng, Đông Hưng, Thái Bình, Việt Nam
0902.158.663 / 0908.062.668
edallyhq@gmail.com