Predicción de la asignación simultánea de corazón y riñón y resultados renales adversos postrasplante

Área de la Ciencia:

• Cardiología; Nefrología; Medicina de Trasplantes; Aprendizaje Automático en Salud

Sus antecedentes:

• El trasplante simultáneo de corazón y riñón (TSCR) ofrece una mayor supervivencia para pacientes con insuficiencia cardíaca terminal y enfermedad renal.
• La predicción de la recuperación renal después de un trasplante de corazón (TC) es un desafío, lo que complica la toma de decisiones del TSCR.
• La pronosticación precisa es esencial para optimizar las estrategias de tratamiento en la insuficiencia de órganos combinada.

Objetivo del estudio:

• Desarrollar y validar un modelo de aprendizaje automático para predecir resultados renales adversos en el plazo de un año después del trasplante de corazón (TC).
• Asistir en el proceso de toma de decisiones clínicas para el trasplante simultáneo de corazón y riñón (TSCR) en pacientes con insuficiencia renal moderada.
• Identificar a los receptores de TC que pueden beneficiarse o requerir TSCR en función de la función renal predicha.

Principales métodos:

• Se analizó una cohorte retrospectiva de receptores adultos de TC en los EE. UU. (octubre de 2018 - diciembre de 2020) utilizando datos de la Red de Donación y Trasplante de Órganos (OPTN).
• Se desarrolló un algoritmo de aprendizaje automático de bosque aleatorio (RF) utilizando 15 variables de alta importancia para predecir un resultado renal adverso compuesto en el plazo de un año después del TC.
• Los resultados adversos incluyeron la necesidad de TSCR, enfermedad renal terminal que requiere diálisis, TFG gravemente reducida o lista de espera para un reimplante. La validación del modelo se realizó interna y externamente.

Principales resultados:

• De 6579 receptores de TC, el 13,4% experimentó resultados renales adversos o recibió TSCR en el plazo de un año.
• El modelo RF logró una alta especificidad (0,941-0,955) y valor predictivo negativo (0,940-0,955).
• Se observó una sensibilidad moderada (0,605-0,694) y valor predictivo positivo (0,604-0,680), con una fuerte diferenciación de clases (estadísticas c 0,849-0,899).

Conclusiones:

• El modelo RF desarrollado demuestra utilidad en la predicción de resultados renales adversos después del trasplante de corazón.
• Esta herramienta predictiva puede complementar el juicio clínico en el complejo proceso de toma de decisiones para el TSCR.
• Una mayor refinación puede mejorar su papel en la selección de pacientes para el trasplante combinado de corazón y riñón.