Fatores preditores de complicações após transplantes renais : análise estatística multivariada

O transplante renal é uma oportunidade de vida para pacientes em estadio final de doença renal. Muitos dos pacientes propostos para transplante renal, apresentam múltiplas comorbilidades, o que torna a sua abordagem um desafio. Por outro lado, o transplante renal exige que um conjunto de condições sejam tomadas em consideração para a seleção do dador e do recetor, com implicações decorrentes desses critérios, na evolução do transplante. O presente trabalho consiste na análise de fatores que possam prever a ocorrência de complicações após transplantes renais, quer sejam de dadores vivos, quer sejam de dadores cadáver. Pretende-se compreender quais os fatores relacionados com a ocorrência de complicações tais como aumento do tempo de internamento, reinternamento, reintervenção, falhas hepáticas, infeções, complicações cardiovasculares, respiratórias, urorenais e endócrinas. Para tal foi utilizada uma base de dados dos 153 doentes transplantados entre janeiro 2012 e dezembro de 2013, num dos maiores centros de transplantes renais do país e na qual foram registadas informações pré e pós transplante relativas a caraterísticas clínicas e demográficas de dadores e recetores, totalizando 58 variáveis. A morbilidade associada a esta doença leva à necessidade de identificação e melhoria das variáveis dependentes do paciente que influenciam os resultados, de modo a melhorar a curto prazo os resultados de sucesso. Estudou-se a influência de variáveis como: tipo de dador, idade, sexo e ASA do doente, parentesco e diferença de idades entre dador e recetor, comorbilidades, tempo e técnica de diálise, tempo de isquemia, técnica anestésica e tipo de analgesia pós operatória, nos resultados pós operatórios. Foram utilizados métodos de análise multivariada, incluindo modelos de regressão linear e logística. Neste sentido e usando como variáveis resultado, o tempo de internamento, as complicações pós operatórias e as reintervenções e, recorrendo a técnicas de seleção de variáveis implementadas no SPSS, seleção passo a passo progressiva ou regressiva (Forward e Backward) foram construídos modelos que permitiram selecionar as variáveis que influenciam o sucesso dos transplantes renais. Com o objetivo de avaliar o desempenho dos modelos construídos recorreu-se à Curva ROC e respetiva área. Este trabalho permitiu identificar que a presença de hipertensão arterial, a condição física do doente (ASA) e o tipo de dador cadáver são fatores de risco na previsão de complicações pós operatórias; as complicações urorenais, complicações infeciosas, tempo em diálise, DAP e DCI são fatores de risco na previsão do tempo de internamento e que as complicações cardiovasculares, complicações endócrinas e complicações urorenais são fatores de risco na previsão de reintervençõesKidney transplantation is an opportunity of life for patients with end-stage kidney disease. Many patients proposed for renal transplant, have multiple comorbidities, which makes this approach a challenge. Furthermore, renal transplantation requires a set of conditions to be taken into account for the selection of the donor and recipient. This selection criteria is important since it has implications in the transplant final results. This work consists the factors analysis that may predict the occurrence of complications after kidney transplants from living or cadaver donors. The aim is understand what factors are related to the occurrence of complications such as increased length of hospital stay, readmission, reoperation, liver failure, infections, cardiovascular, respiratory, urologic and endocrine. A database of 153 transplant patients between January 2012 and December 2013, of one of the largest of kidney transplants centers in the country, will be used in this work. The data of 58 clinical variables (pre and post transplant) related to the donors and recipients were obtained. The patient’s or donor’s identification depend factors that can influence the transplant outcomes are an important step to improve the short-temp success of this treatment. We studied the influence of variables such as type of donor, patient age, age difference between donor and recipient, comorbidities, time on dialysis and technique, ischemia time, anesthetic technique and type of postoperative analgesia; on postoperative outcomes. Multivariate analysis methods were used, including linear and logistic regression models. The time of hospital stay, the occurrence of post operative complications and re-interventions, are used as outcome measurements for the kidney transplant. Several techniques for variable selection were implemented in SPSS, in order to build significant prediction models. This work allows us to find (dependent of the outcome being considered) that the presence of hypertension, the receptor physical status (ASA) and the type of deceased donor; dialysis time, DAP and DCI are risk factors for the short term success of renal transplant. And that the cardiovascular, endocrine and urologic complications are independent risk factors in for post-transplant re-interventions