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Dados do Trabalho


Título

FATORES PREDITIVOS PARA COMPLICAÇOES CIRURGICAS NO POS-TRANSPLANTE RENAL. ANALISE UTILIZANDO APRENDIZADO DE MAQUINA.

Resumo

Introdução: As complicações cirúrgicas (CCs) após o transplante renal continuam sendo um importante problema que resulta no aumento da morbidade, da hospitalização e dos custos. CCs não implicam apenas em um problema técnico, uma vez que há influência de vários fatores relacionados aos receptores, aos doadores e equipe cirúrgica. O objetivo foi tentar identificar fatores de risco para CCs após transplante renal utilizando métodos estatísticos mais sofisticados de aprendizado de máquina (“machine learning”)
Métodos: Foram revisados e analisados uma base de dados contendo 795 transplantes de rim realizados entre 2010 e 2017. As CCs foram agrupadas em complicações totais composto pelo somatório de complicações vasculares (7,4%) e urológicas (6,5%).
Resultados: Não houve diferenças demográficas e nos parâmetros pré-transplante avaliados entre aqueles que tiveram CCs e aqueles que não tiveram. Uma ou mais CCs ocorreu em 105 (13,2%) pacientes. Pela análise de regressão logística, apenas o painel > 10% (p= 0,02) foi significativamente associado com a ocorrência de complicações. Observamos uma maior ocorrência de complicações em cirurgias realizadas durante os feriados e por cirurgiões não exclusivamente dedicados ao transplante. A análise de “machine learning” utilizando árvores de decisão do tipo “Random forest” apontou como fatores preditivos de complicações: equipe cirúrgica não exclusiva, volume renal, idade do receptor, tempo de diálise, idade do doador, IMC do receptor e presença de anormalidades vasculares.
Conclusão: Observamos fatores não tradicionais e pouco explorados como preditores de complicações cirúrgicas. A construção de um modelo predito ajuda na detecção de pacientes com alto risco de evoluir com complicações.

Palavras Chave ( separado por ; )

complicações cirúrgicas, aprendizado de máquina, transplante renal

Área

Transplante Renal / Miscelânea

Instituições

Faculdade de Medicina De Botucatu - UNESP - Sao Paulo - Brasil

Autores

Luis Felipe Betti Casagrande, Felipe do Carmo Moura, Paulo Roberto Kawano, Luis Gustavo Modelli, Pedro Hannun, Bruno Bertoni Ferraz, Matheus Almeida Sperini, Hamilto Yamamoto, Rodrigo Guerra da Silva