在活体捐赠者切除术后术后功能预测模型:系统性审查

科学领域:

• 腎臟病學 (nephrology) 是一種醫學專業.
• 移植手术 移植手术
• 生物统计学 生物统计学

背景情况:

• 活体捐献者切除术 (LDN) 是移植器官的重要来源.
• 目前的手术前评估缺乏正式的模型来预测LDN后功能下降.
• 需要验证的预测模型来帮助捐赠者-患者决策.

研究的目的:

• 系统地审查和总结预测中长期功能后LDN的现有模型.
• 确定仅使用手术前变量来预测LDN后功能的模型.
• 为临床实践和患者咨询提供有关LDN结果的信息.

主要方法:

• 系统的文献审查,遵循EAU指导方针和PRISMA 2020建议.
• 包括使用模型的研究,仅使用手术前变量进行定性分析.
• 在PROSPERO注册的协议 (ID:CRD42022380198).

主要成果:

• 六项研究中的六种模型符合纳入标准,所有这些都基于具有偏差高风险的回顾性队列 (PROBAST).
• 模型包含了2-4个手术前变量,捐赠者年龄是最常见的 (83%).
• 在模型开发,结果和性能方面存在显著的异质性;只有三个模型经过了外部验证.

结论:

• 很少有外部验证的模型可以使用手术前的数据来预测LDN后的功能.
• 目前的证据不足以支持这些模型的常规临床采用.
• 未来的研究应该专注于开发使用大型多中心数据集的强大,用户友好的模型.