Published 2009 | Version v1
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Esplorazione e validazione di modelli di regressione di Cox nell'ambiente statistico R orientati all'individuazione di potenziali predittori indipendenti di esito nel trapianto di doppio rene su casistica di singolo centro.

Description

Introduzione - La regressione di Cox di rischio proporzionale (RCRP) ipotizza che i coefficienti del modello non dipendano dal tempo t. Tale ipotesi dovrebbe essere sistematicamente verificata prima di dichiarare la validità di un modello. Nel presente studio si è proceduto alla esplorazione/validazione di modelli di RCRP orientati all'individuazione di potenziali predittori indipendenti di esito nel trapianto di doppio rene (DKT). Pazienti e Metodi - In base al grado di completezza dei record dei donatori, sono stati arruolati nello studio 59 pazienti sottoposti a DKT presso il Centro Trapianti di Genova nel periodo 21/04/1999 – 21/09/2008. Le sopravvivenze di riceventi (RS) e graft (GS) sono state assunte come variabili di esito per i modelli di RCRP. Questi ultimi sono stati testati in modalità univariata, introducendo nelle successive esplorazioni multivariate le sole variabili con P <0.05. I modelli di RCRP sono stati analizzati/validati mediante ANOVA, calcolo dei residui (CR) ed il test di rischio proporzionale (TRP) utilizzando l'ambiente statistico R (versioni 2.8.1/2.9.0). Risultati - Le RS e GS generali sono risultate nell'ordine del 93.22% e dell'86.44%, rispettivamente. I modelli univariati per RS sono risultati significativi per la creatinina (Cr) dei donatori (P = 0.0077), la clearance della Cr dei donatori (P = 0.023) e l'età dei riceventi (P = 0.047). I modelli univariati di RCRP per GS hanno riscontrato una significatività per la Cr dei donatori (P = 0.027) e la Cr dei riceventi misurata al 3° mese (P = 0.043) ed al 6° mese post-trapianto (Cr_6month_PTx) (P = 0.017). Nel successivo modello multivariato per RS non è stata ottenuta alcuna significatività, mentre nel modello multivariato per GS la Cr_6month_PTx è risultata ancora significativa (P = 0.034; exp = 7.24). I test di validazione hanno evidenziato come il modello ristretto alla sola variabile Cr_6month_PTx possa descrivere efficacemente la GS. Un ulteriore modello per GS stratificato sulla media della Cr_6month_PTx (1.5 mg/dl) ha confermato la significatività di tale variabile (P = 0.040; exp = 5.65). Conclusioni - L'esplorazione/validazione di modelli di RCRP ha individuato nella Cr_6month_PTx un potenziale predittore indipendente per GS in una popolazione di pazienti sottoposti a DKT.

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Created:
March 31, 2023
Modified:
November 29, 2023