Estimation du pronostic de survie en fonction des caractéristiques du greffon et du receveur d'une transplantation rénale

Bien que la greffe rénale soit le meilleur traitement de la maladie rénale chronique terminale, il persiste un écart entre le besoin d’organes pour la greffe et la disponibilité de ceux-ci. L’un des moyens d’expandre le bassin d’organe est d’accepter de greffer des reins ayant une longévité attendue réduite. La majorité des études montrent qu’il y a un bénéfice de survie associé à la transplantation d’un rein à longévité réduite par rapport à demeurer en dialyse. Cependant, les patients doivent également être informés des risques potentiels de cette option. Il existe peu de modèles personnalisés à la combinaison caractéristiques du patient et du greffon permettant d’estimer les survies du patient et du greffon après la greffe lorsque des reins à longévité réduite sont utilisés. Le but de notre étude était de créer un modèle d’estimation de la survie du greffon et du patient ayant une excellente calibration et permettant de comparer ces survies si un rein à longévité réduite vs un rein «standard» était transplanté. Nous avons effectué une étude de cohorte rétrospective incluant des patients ayant reçu une première transplantation rénale entre le 1er Janvier 2000 et le 1er Juin 2021 dans le registre américain United Network for Organ Sharing (UNOS). Les patients ont été suivis de la date de greffe jusqu’au décès ou la perte de greffon, définie comme le retour en dialyse ou la regreffe. Le critère de jugement primaire était la perte de greffon (décès, retour en dialyse ou regreffe). Le critère de juge-ment secondaire était la mortalité. L’approche proposées repose sur les arbres de régression qui séparent de façon automatique des sous-groupes de patients ayant des survies similaires sur la base des diverses variables indépendantes, jusqu’à atteindre un critère d’arrêt. Une métrique originale basée sur le test de Kolmogorov-Smirnov a été utilisée comme critère de partitionnement. Au total, 159 140 patients ont été inclus, avec un suivi médian de 6.9 ans. Les variables incluses comptaient entre autres le Kidney Donor Risk Index du donneur, l’âge du candidat et du donneur, le temps passé par le candidat en dialyse, la cause de la maladie rénale, et bien d’autres. En limitant le nombre minimal d’événements dans les feuilles à 500, on obtient des arbres dont la profondeur varie de 29 et 40 niveaux et une largeur d’arbre entre 129 et 171 feuilles. Nous avons démontré que les arbres décisionnels et les forêts aléatoires généraient des prédictions de survie très bien calibrées. Ces estimations permettront aux néphrologues transplanteurs d’informer les patients en ce qui a trait aux offres de rein à longévité réduite.