Predicciones humanas versus basadas en computadora de la supervivencia de aloinjertos largos (iBox vs Human)

Se seleccionaron aleatoriamente 400 receptores de trasplante de riñón de la cohorte de 4000 pacientes de la cohorte prospectiva de trasplante de riñón del Paris Transplant Group (NCT03474003). Generamos un registro de salud electrónico anónimo para cada paciente incluido que incluye un total de 60 parámetros pronósticos de trasplante renal clásico que comprenden las características basales del trasplante y del receptor, junto con parámetros posteriores al trasplante que incluyen la función del aloinjerto, la proteinuria, la histología, los diagnósticos y el perfil inmunológico recopilados durante el primer año postrasplante. El momento de la evaluación del riesgo para el ser humano y el sistema iBox fue 1 año después del trasplante y las predicciones de supervivencia del aloinjerto con censura de muerte se realizaron 7 años después de la evaluación del riesgo. Inscribimos a médicos de trasplantes en varias etapas de sus carreras (residentes, becarios y adultos mayores) para asignar probabilidades de supervivencia del injerto censuradas por muerte a los 7 años posteriores a la evaluación del riesgo. Los médicos desconocían el resultado real del paciente (fracaso del aloinjerto) y las predicciones de iBox. Las predicciones basadas en los médicos se compararán luego con el sistema iBox, un sistema validado de predicción de supervivencia renal basado en computadora.