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A complex relationship between donor and recipient characteristics influences kidney transplant (KT) success. A tool developed by Bae S. et al. (Survival Benefit Estimator, SBE) helps estimate post-KT survival. We aim to evaluate the predictive performance of the SBE tool in terms of 5-year patient survival after a kidney transplant. A retrospective cohort study of all deceased-donor KT recipients between January 2009 to December 2021. A descriptive analysis of clinical and sociodemographic characteristics was performed. The SBE online tool was used to calculate the predicted patient survival (PPS) and the survival benefit at five years post-KT. Comparisons between predictive vs. actual patient survival were made using quintile subgroups. Three Cox regression models were built using PPS, EPTS, and KDPI. A total of 1145 recipients were evaluated. Mortality occurred in 157 patients. Patient survival was 86.2%. Predictive survival for patients if they remained on the waiting list was 70.6%. The PPS was 89.3%, which results in a survival benefit (SB) of 18.7% for our population. Actual survival rates were lower than the predicted ones across all the quintiles. In unadjusted analysis, PPS was a significant protective factor for mortality (HR 0.66), whereas EPTS (HR 8.9) and KDPI (HR 3.25) scores were significant risk factors. The discrimination of KDPI, PPS, and EPTS scores models were 0.59, 0.65, and 0.66, respectively. SBE score overestimated actual survival rates in our sample. The discrimination power of the score was moderate, although the utility of this tool may be limited in this specific population.

Metodología: Estudio de corte transversal con encuesta semiestructurada sobre el conocimiento de la donación de órganos y tejidos en el personal de salud entre junio hasta diciembre de 2019. Se incluyen 232 profesionales de la salud en los servicios de Unidad de Cuidado Intensivo (UCI) adultos o pediátrica y Urgencias en seis Instituciones Prestadoras de Salud (IPS) de Barranquilla. Conclusión: Este diagnóstico del nivel de conocimiento en donación y trasplantes identificó una contundente necesidad de educación y entrenamiento continuo que podría ser gestionada con esfuerzos regionales en pro del mejoramiento del proceso y la tasa de donación de órganos y tejidos.

Contexto: el rechazo crónico mediado por anticuerpos (cABMR, chronic antibody-mediated rejection) se considera una de las principales causas de disfunción crónica del injerto. Objetivo: profundizar en la comprensión de los mecanismos que la ocasionan para diseñar tratamientos efectivos, dado que es muy poco lo que se ha avanzado en el tratamiento de esta patología. Metodología: en esta revisión narrativa de la literatura, presentamos los factores de riesgo relacionados con la disfunción crónica del injerto, haciendo énfasis en la fisiopatología, el diagnóstico y el tratamiento del cABMR. Resultados: el factor de riesgo más relevante para el desarrollo de disfunción crónica del injerto es el desarrollo de anticuerpos donante específicos (DSA) y ABMR. Para el diagnóstico de cABMR activo, se requieren los criterios de Banff 2017 (los tres deben estar presentes: Evidencia histológica de lesión tisular crónica, evidencia de inflamación actual en el endotelio vascular ocasionada por anticuerpos y evidencia serológica de DSA. El cABMR no tiene un tratamiento efectivo. Conclusiones: dado que cABMR no tiene un tratamiento efectivo, es importante disminuir la exposición a los factores de riesgo y hacer un diagnóstico y un tratamiento oportuno de los eventos agudos de lesión renal que contribuyen a la progresión de disfunción crónica del injerto.

La nefrectomía laparoscópica en donante vivo es la mejor opción en el proceso del trasplante para pacientes con enfermedad renal crónica en estadio cuatro y cinco. El objetivo del artículo es describir la experiencia en el programa de donante vivo de riñón entre el 2013 y el 2018 en Colombiana de Trasplantes en la costa Caribe colombiana. Se realizó un estudio descriptivo que incluyó una muestra consecutiva de 55 donantes vivos de riñón operados por Colombiana de Trasplantes, entre enero de 2013 y enero de 2018; se llevó a cabo el análisis estadístico de las variables relevantes. La media de la edad fue de 41 años. El 57,4% de los donantes fueron mujeres. El tiempo de cirugía tuvo una media de 1,9 horas. Ninguno de los pacientes falleció en el seguimiento a los seis meses y el promedio de la estancia hospitalaria posterior a la cirugía fue de dos días. Las variables relevantes y los desenlaces de los pacientes son similares a los de otros grupos de trasplantes, sin embargo, hay características específicas que pueden ayudar a mejorar las estrategias en salud en la costa Caribe colombiana.

Introducción: el síndrome de intolerancia es un proceso inflamatorio que ocurre hasta en un tercio de los pacientes con pérdida del injerto. Cuando no se obtiene una mejoría de los síntomas con el manejo médico, se indica la realización de nefrectomía del riñón trasplantado, sin embargo, este es un procedimiento invasivo que puede estar asociado a mayor morbilidad y mortalidad. Dada la fragilidad de estos pacientes, se plantea la embolización transcatéter del injerto como una alternativa válida y menos invasiva para el tratamiento de este síndrome. Objetivo: describir el uso de la embolización transcatéter como tratamiento al síndrome de intolerancia del injerto. Presentación del caso: se reportan tres casos clínicos de pacientes con sintomatología de entre 15 y 20 días de evolución, consistentes en dolor y tumefacción sobre riñón trasplantado y otros signos y síntomas reportados fueron fiebre, hiporexia, pérdida de peso y hematuria macroscópica. Se describe la evolución de los síntomas que en ninguno de los casos expuestos tuvieron mejoría con el ajuste inmunosupresor, descartando en todos los casos etiología infecciosa y estableciéndose así la sospecha síndrome de intolerancia del injerto. Los pacientes fueron manejados con embolización transcatéter de la arteria del riñón trasplantado y el éxito del tratamiento se definió por la resolución de los síntomas. Discusión y conclusión: entre las primeras 24-48 horas posprocedimiento, los pacientes presentaron una evolución satisfactoria y, finalmente, egreso. La embolización transcatéter del injerto es una alternativa segura a la nefrectomía del trasplante y que es menos invasiva para el tratamiento del síndrome de intolerancia del injerto.

Accurate identification of graft loss in Electronic Medical Records of kidney transplant recipients is essential but challenging due to inconsistent and not mandatory International Classification of Diseases (ICD) codes. We developed and validated Natural Language Processing (NLP) and machine learning models to classify the status of kidney allografts in unstructured text in EMRs written in Spanish. We conducted a retrospective cohort of 2712 patients transplanted between July 2008 and January 2023, analyzing 117,566 unstructured medical records. NLP involved text normalization, tokenization, stopwords removal, spell-checking, elimination of low-frequency words and stemming. Data was split in training, validation and test sets. Data balance was performed using undersampling technique. Feature selection was performed using LASSO regression. We developed, validated and tested Logistic Regression, Random Forest, and Neural Networks models using 10-fold cross-validation. Performance metrics included area under the curve, F1 Score, accuracy, sensitivity, specificity, Negative Predictive Value, and Positive Predictive Value. The test performance results showed that the Random Forest model achieved the highest AUC (0.98) and F1 score (0.65). However, it had a modest sensitivity (0.76) and a relatively low PPV (0.56), implying a significant number of false positives. The Neural Network model also performed well with a high AUC (0.98) and reasonable F1 score (0.61), but its PPV (0.49) was lower, indicating more false positives. The Logistic Regression model, while having the lowest AUC (0.91) and F1 score (0.49), showed the highest sensitivity (0.83) with the lowest PPV (0.35). We developed and validated three machine learning models combined with NLP techniques for unstructured texts written in Spanish. The models performed well on the validation set but showed modest performance on the test set due to data imbalance. These models could be adapted for clinical practice, though they may require additional manual work due to high false positive rates.

Kidney transplantation is the best therapeutical option for CKD patients. Graft loss risk factors are usually estimated with the cox method. Competing risk analysis could be useful to determine the impact of different events affecting graft survival, the occurrence of an outcome of interest can be precluded by another. We aimed to determine the risk factors for graft loss in the presence of mortality as a competing event. A retrospective cohort of 1454 kidney transplant recipients who were transplanted between July 1, 2008, to May 31, 2019, in Colombiana de Trasplantes, were analyzed to determine risk factors of graft loss and mortality at 5 years post-transplantation. Kidney and patient survival probabilities were estimated by the competing risk analysis. The Fine and Gray method was used to fit a multivariable model for each outcome. Three variable selection methods were compared, and the bootstrapping technique was used for internal validation as split method for resample. The performance of the final model was assessed calculating the prediction error, brier score, c-index and calibration plot. Graft loss occurred in 169 patients (11.6%) and death in 137 (9.4%). Cumulative incidence for graft loss and death was 15.8% and 13.8% respectively. In a multivariable analysis, we found that BKV nephropathy, serum creatinine and increased number of renal biopsies were significant risk factors for graft loss. On the other hand, recipient age, acute cellular rejection, CMV disease were risk factors for death, and recipients with living donor had better survival compared to deceased-donor transplant and coronary stent. The c-index were 0.6 and 0.72 for graft loss and death model respectively. We developed two prediction models for graft loss and death 5 years post-transplantation by a unique transplant program in Colombia. Using a competing risk multivariable analysis, we were able to identify 3 significant risk factors for graft loss and 5 significant risk factors for death. This contributes to have a better understanding of risk factors for graft loss in a Latin-American population. The predictive performance of the models was mild.

Introducción: el ultrasonido en el punto de atención (POCUS, según las siglas en inglés para point-of-care ultrasound) es una herramienta rápida y fácil de usar que permite correlacionar la anamnesis con hallazgos ecográficos. Ha tomado fuerza en distintos campos de la práctica médica y en nefrología ha sido utilizado para pacientes con enfermedad renal crónica, evidenciando alteraciones anatómicas y vasculares; aun así, se dispone de poca literatura sobre su utilización en pacientes trasplantados renales. Objetivo: exponer cómo el POCUS fue utilizado en una serie de pacientes de Colombiana de Trasplantes y el impacto en sus desenlaces clínicos, correlacionando los hallazgos con una revisión de la literatura actual. Presentación del caso: se reportaron tres casos de pacientes trasplantados renales en seguimiento por Nefrología, en quienes se utilizó POCUS para su valoración postrasplante, evidenciando hidronefrosis. Ante este hallazgo, se solicitó confirmación imagenológica por radiología con ecografía o pielografía y se indicó un tratamiento oportuno de derivación de las vías urinarias. En el seguimiento posterior al manejo, los pacientes presentaron una adecuada evolución clínica y de su función renal. Discusión y conclusión: los casos presentados soportan el beneficio del POCUS en el seguimiento de pacientes trasplantados, permitiendo una identificación y un manejo oportuno de hidronefrosis. Se considera que este estudio puede ser un primer paso en la utilización de esta herramienta de rutina en el seguimiento de esta población, pero aun así se hace énfasis en la necesidad de estudios con mayor tamaño de muestra que incluyan diferentes hallazgos ecográficos.

Background Survival analysis is a critical tool in transplantation studies. The integration of machine learning techniques, particularly the Random Survival Forest (RSF) model, offers potential enhancements to predictive modeling and decision-making. This study aims to provide an introduction to the application of the RSF model in survival analysis in kidney transplantation alongside a practical guide to develop and evaluate predictive algorithms. Methods We employed a RSF model to analyze a simulated dataset of kidney transplant recipients. The data were split into training, validation, and test sets using split sample (70%-30%) and cross-validation (5-folds) techniques to evaluate model performance. Hyperparameter tuning strategies were employed to select the best model. The concordance index (C-index) and Integrated Brier Score (IBS) were used for internal validation. Additionally, time-dependent AUC, F1 score, accuracy, and precision were evaluated to provide a comprehensive assessment of the model's predictive performance. Finally, a Cox Proportional Hazards model was fitted to compare the results of the main metrics between both models. All analyses were supported by step-by-step code to ensure reproducibility. Findings. The RSF model obtained a C-index of 0.774, an IBS of 0.090. The F1 score was of 0.945, accuracy was 89.67 and precision was 90.99%. The time-dependent ROC analysis produced an AUC of 0.709, indicating a moderate predictive performance. Lastly, the analysis shows that the three most important variables are donor age, BMI, and recipient age. Conclusions This study demonstrates the robustness and potential of the RSF model in kidney transplant analysis, achieving strong validation metrics and highlighting its advantages in managing complex, censored data, while emphasizing the need for further exploration of hybrid models and clinical integration.

Introduction: Non-adherence in kidney transplants is diversely defined. Immunosuppression non-adherence (INA) is the most used definition and has been associated with graft loss and acute rejection. But INA assesses only one fraction of adherence. Therefore, we analyzed the association of a holistic non-adherence definition with transplant outcomes and compared its prediction performance with other definitions. Methods: We retrospectively included 739 kidney recipients between 2019 and 2021. We evaluated holistic non-adherence (HNA), suboptimal-immunosuppressor levels (SIL), appointment non-adherence (ANA), procedure non-adherence (PNA) and INA. The main outcomes were graft loss, graft rejection, and mortality. A backward logistic regression was performed estimating adjusted and unadjusted odds ratio (OR) for each outcome. Finally, we compared the non-adherence definitions' prediction for the main outcomes using the area under the curve. Results: HNA was present in 28.7% of patients. Non-adherent patients had an adjusted OR of 2.66 (1.37-5.15) for mortality, 6.44 for graft loss (2.71-16.6), and 2.28 (1.15-1.47) for graft rejection. INA and PNA presented a moderate discrimination for graft loss and HNA and ANA mild-to-moderate discrimination for graft loss and death. Conclusion: Holistic non-adherence was associated with worst outcomes in kidney recipients and had a significant prediction performance for graft loss and mortality. Keywords: kidney transplantation, patient adherence, mortality, graft survival, patient outcome assessment