Prediction models for delayed graft function: external validation on The Dutch Prospective Renal Transplantation Registry
Notice bibliographique
Résumé
Background: Delayed graft function (DGF) is a common complication after kidney transplantation in the era of accepting an equal number of brain- and circulatory-death donor kidneys in the Netherlands. To identify those cases with an increased risk of developing DGF, various multivariable algorithms have been proposed. The objective was to validate the reproducibility of four predictive algorithms by Irish et al. (A risk prediction model for delayed graft function in the current era of deceased donor renal transplantation. Am J Transplant 2010;10:2279-2286) (USA), Jeldres et al. (Prediction of delayed graft function after renal transplantation. Can Urol Assoc J 2009;3:377-382) (Canada), Chapal et al. (A useful scoring system for the prediction and management of delayed graft function following kidney transplantation from cadaveric donors. Kidney Int 2014;86:1130-1139) (France) and Zaza et al. (Predictive model for delayed graft function based on easily available pre-renal transplant variables. Intern Emerg Med 2015;10:135-141) (Italy) according to a novel framework for external validation. Methods: We conducted a prospective observational study with data from the Dutch Organ Transplantation Registry (NOTR). Renal transplant recipients from all eight Dutch academic medical centers between 2002 and 2012 who received a deceased allograft were included (N = 3333). The four prediction algorithms were reconstructed from donor, recipient and transplantation data. Their predictive value for DGF was validated by c-statistics, calibration statistics and net benefit analysis. Case-mix (un)relatedness was investigated with a membership model and mean and standard deviation of the linear predictor. Results: The prevalence of DGF was 37%. Despite a significantly different case-mix, the US algorithm by Irish was best reproducible, with a c-index of 0.761 (range 0.756 - 0.762), and well-calibrated over the complete range of predicted probabilities of having DGF. The US model had a net benefit of 0.242 at a threshold probability of 0.25, compared with 0.089 net benefit for the same threshold in the original study, equivalent to correctly identifying DGF in 24 cases per 100 patients (true positive results) without an increase in the number of false-positive results. Conclusions: The US model by Irish et al. was generalizable and best transportable to Dutch recipients with a deceased donor kidney. The algorithm detects an increased risk of DGF after allocation and enables us to improve individual patient management.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,044 | 0,077 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».