Resumen de Estimación de un modelo predictivo para el fracaso precoz del trasplante hepático en base a las características donante-receptor

Vicente Ibáñez Pradas

• INTRODUCCIÓN La escasez de órganos en el trasplante hepático a consecuencia del aumento de sus indicaciones es un problema creciente, con un progresivo aumento de los fallecidos en lista de espera (10% en el 2002). La utilización de modelos predictivos y su utilización en la toma de decisiones pueden contribuir a la mejor gestión de los donantes, evitando el trasplante en aquellos casos en los que la respuesta esperada sea demasiado pobre.

  OBJETIVO Elaborar un modelo predictivo para el fracaso precoz del trasplante (primeros 90 días) en receptores de un primer injerto, mayores de 14 años y con una supervivencia superior a las 24 horas, y realizar un análisis de decisión para comparar las utilidades esperadas al utilizar el modelo en la práctica.

  MATERIAL Y MÉTODOS A partir de los registros de la Unidad de Trasplante Hepático del Hospital La Fe de Valencia se recogen las siguientes variables: Por parte del donante, la edad, sexo, causa de la muerte, estancia en UCI,uso de vasopresores, natremia, pH, y grado de macroesteatosis del injerto; por parte del receptor: edad, sexo, indicación del trasplante, creatinina, bilirrubina, índice de Quick, estadios UNOs y puntuación en la clasificaicón de Child-Pugh; y como variables pre-peroperaorias: tiempos de isquemia fría y caliente, y consumo operatorio de sangre.

  Se estimará un modelo predictivo mediante regresión logística, sin utilizar criterio de screening y tomando como variable dependiente el fracaso a los 90 días (muerte o retrasplante), utilizando 2/3 de la muestra para estimarlo y 1/3 para validarlo. Tras su validación se realizará un análisis de decisión para comparar las utilidades esperadas entre trasplantar sin tener en cuenta el test o aplicar el modelo y trasplantar únicamente si la respuesta esperada es la adecuada.

  RESULTADOS La muestra de estudio fueron 230 casos intervenidos entre el 1/1/1998 y el 31/12/2000. El modelo predictivo se e