¿Cómo predecir el fallo del injerto renal de los pacientes portugueses? - Cerqueira, MD, Sofia; Campelos, Maria R.; Leite, Argentina; Solteiro Pires , E.J.; Torres Pereira PhD, Luís; Diniz, MD, Hugo; Sampaio, MD, Susana; Figueiredo, MD, PhD, Arnaldo; Alves, MD, PhD, Rui (Revista de Nefrología, Diálisis y Trasplante, 2022)
Introducción: La diferencia entre la oferta y necesidad de un trasplante de riñón (TR) ha aumentado. El Kidney Donor Profile Index (KDPI) es una medida de la "calidad del órgano" y permite estimar la supervivencia del injerto, pero quizás no puede aplicarse a todas las poblaciones. El conocimiento de nuestra población de donantes y receptores de riñón es vital para ajustar las estrategias de trasplante. Objetivo: Evaluar predictores de fallo del injerto renal en una población receptora de trasplante de riñón en dos centros portugueses. Material y métodos: Realizamos una evaluación retrospectiva de donantes y receptores de TR en dos unidades de trasplante renal: Centro Hospitalar Universitário de Coimbra, CHUC (Coimbra, Portugal) y Centro Hospitalar Universitário de São João, CHUSJ (Porto, Portugal), entre 2013 y 2018. Luego hicimos un análisis estadístico, correlacionando estos resultados de TR con las características del donante y el receptor, incluido el KDPI. Se utilizaron métodos de inteligencia artificial para determinar los mejores predictores de la supervivencia del injerto. Resultados: Analizamos un total de 808 donantes de riñón y 829 receptores de TR. La asociación entre KDPI y disfunción del injerto fue solo moderada. El algoritmo de aprendizaje automático del árbol de decisiones demostró ser mejor para predecir fallas de injerto que las redes neuronales artificiales. La regresión logística multinomial reveló que la edad del receptor es un factor pronóstico importante para el fallo del injerto. Conclusión: En esta cohorte portuguesa, el score KDPI no fue una buena medida de la supervivencia del TR, aunque se correlacionó con la TFG 1 año después del trasplante. El árbol de decisiones demostró ser el mejor algoritmo para predecir la falla del injerto. La edad del receptor fue el predictor más importante de fallo del injerto renal.