TY  -  JOUR
AU  -  Guzzetti, Luca
AU  -  Ietto, Giuseppe
AU  -  Baglieri, Cristiano Salvino
AU  -  Gallazzi, Mirco
AU  -  Iovino, Domenico
AU  -  Bacuzzi, Alessandro
AU  -  Carcano, Giulio
T1  -  Modelli predittivi della funzione renale dopo il trapianto: un ponte verso un’immunosoppressione personalizzata
PY  -  2021
Y1  -  2021-10-01
JO  -  Trapianti
JA  -  Trapianti
VL  -  25
IS  -  4
SP  -  110
EP  -  117
PB  -  Il Pensiero Scientifico Editore
SN  -  2038-2510
Y2  -  2026/07/04
N2  -  . Introduzione. Il trapianto renale è il miglior trattamento per la malattia renale allo stadio terminale, tuttavia, nel 20% dei casi, l’organo trapiantato ha un ritardo nel recupero funzionale. Questa situazione è definita come Delayed Graft Function (DGF) ed implica un rischio per il rene trapiantato di veder compromessa la sua funzione non solo nell’immediato, ma anche sul lungo periodo in termini di durata complessiva del trapianto. Lo scopo che ci siamo prefissati è stato quindi di individuare i sistemi a punteggio disponibili per stratificare il rischio di DGF nella popolazione dei pazienti candidati a trapianto renale al fine di implementare protocolli di terapia immunosoppressiva specifici per ciascuna classe di rischio. Materiali e metodi. Abbiamo effettuato una revisione sistematica della letteratura per identificare tutti i sistemi a punteggio predittivi di DGF disponibili. Tra essi abbiamo definito quelli applicabili alla nostra popolazione e ne abbiamo confrontato l’accuratezza diagnostica. Risultati. La nostra popolazione constava di 247 pazienti trapiantati di rene, tra i quali 41 (15,95%) hanno sviluppato una DGF. Tre dei 7 sistemi a punteggio predittivi di DGF disponibili nella letteratura scientifica sono risultati applicabili. Lo score di Irish ha riconosciuto 25 casi di DGF su 41 (60,98%), lo score di Jeldres 41 casi su 41 (100%) e lo score di Chapal solo 7 su 41 (17,07%). Sebbene lo score di Irish non abbia identificato tutti i casi di DGF, la rielaborazione statistica ha rivelato che è il più accurato per la popolazione in esame. Conclusioni. Il nostro studio identifica lo score di Irish quale più accurato tra quelli ad oggi disponibili, per una popolazione di pazienti candidati a trapianto renale in Italia. Questo primo risultato è da considerarsi solo come base per lo sviluppo di un nuovo e più accurato modello predittivo per la stima del rischio DGF, il quale potrebbe trarre vantaggio dalle moderne tecniche di “machine learning” e da uno studio multicentrico, su una più ampia popolazione.
ER  -