La incidencia de enfermedad renal terminal (ERT) está aumentando rápidamente, afectando ahora a un estimado de 7,4 millones de personas en todo el mundo. Numerosos parámetros como factores demográficos, clínicos y funcionales impulsan el deterioro del riñón, llevando finalmente a la ERT. Aunque algunos modelos de predicción de ERT han sido derivados en los últimos años, ninguno de estos modelos es dinámico: no integran las mediciones repetidas registradas a lo largo del seguimiento de los individuos. Como se ha destacado en varios estudios, las mediciones repetidas de función renal (es decir, las trayectorias) están altamente asociadas con la supervivencia del injerto después del trasplante renal. Los investigadores plantearon la hipótesis de que estas trayectorias pueden aportar información relevante en el contexto de un modelo de predicción de riesgo de supervivencia del injerto. Por lo tanto, combinar estas trayectorias con factores de riesgo estándar de supervivencia del injerto puede mejorar el rendimiento predictivo. Esto podría permitir derivar una herramienta robusta que pueda actualizarse a lo largo del tiempo capturando continuamente la evolución personal del paciente.
850 millones de individuos padecen enfermedad renal crónica (ERC), mientras que la diabetes, el cáncer y el VIH/SIDA afectan a 422, 42 y 37 millones de individuos, respectivamente. La enfermedad renal terminal (ERT) por lo tanto impone una carga importante sobre los sistemas de salud en todo el mundo. Relacionada con esto, la tasa de mortalidad asociada a enfermedad renal a nivel mundial ha aumentado en la última década, causando ahora la muerte de 5 a 10 millones de individuos cada año. En el trasplante renal, numerosos parámetros como factores demográficos, clínicos y funcionales impulsan el deterioro del riñón, a veces llevando a la falla del injerto. Los enfoques actuales para investigar la relación entre estos factores y la falla del injerto han sido limitados por enfoques estadísticos estándar y por registros con una falta general de datos granulares, incluyendo mediciones infrecuentes de función renal para un solo paciente y muestras clínicas de conveniencia. Identificar los determinantes de la falla del injerto con un enfoque dinámico puede aportar una perspectiva original al modelo tradicional de predicción de riesgo de supervivencia del injerto que está limitado por su dependencia de conjuntos de datos de baja granularidad, parámetros transversales y seguimiento limitado.
Kidney recipients aged over 18 and of all sexes recruited from 2004 in European, North American and South American centers, who have estimated glomerular filtration rate and proteinuria follow-up and data from protocol and for cause biopsies for allograft survival assessment; Randomized controlled trials conducted over the past 20 years with available data on protocol biopsy within the first year and follow-up, clinical, biological and histological data.
Buenos Aires, Argentina