Troubles pancréatiques et thérapie
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Abstrait

Prédire le retard de fonctionnement avec un modèle d'apprentissage automatique : améliorer la survie à long terme des greffes pancréatiques

Emanuel Vigia*, Luís Ramalhete, Rita Ribeiro, Inês Barros, Beatriz Chumbinho, Edite Filipe, Ana Pena, Luís Bicho, Ana Nobre, Sofia Carrelha, Sofia Corado, Mafalda Sobral, Jorge Lamelas, João Santos Coelho, Hugo Pinto Marques, Paula Pico , Susana Costa, Fernando Rodrigues, Miguel Bigotte Vieira, Rita Magriço, Patrícia Cotovio, Fernando Caeiro, Inês Aires6, Cecilia Silva, Francisco Remédio, Américo Martin, Aníbal Ferreira, JorgePaulino, Fernando Nolasco

L'impact du retard de la fonction du greffon sur les résultats après diverses transplantations d'organes solides est bien documenté et abordé dans la littérature. Le retard de la fonction du greffon après diverses transplantations d'organes solides est associé à des problèmes de survie du greffon à court et à long terme. Dans une étude de cohorte rétrospective incluant 106 patients, nous avons évalué si la survie du greffon pancréatique diffère selon le moment de l'insulinothérapie après une transplantation pancréas-rein simultanée. En conséquence, nous avons cherché à identifier les facteurs de risque possibles et à construire un modèle basé sur l'apprentissage automatique qui prédit la probabilité de dysfonctionnement après des patients transplantés SPK sur la base des données du jour zéro après la transplantation, permettant d'améliorer la survie du greffon pancréatique. La sélection des caractéristiques par l'algorithme Relief a donné les caractéristiques du donneur, l'âge, la cause du décès, l'hémoglobine, le sexe, les jours de ventilation, les jours en USI, la durée de l'arrêt cardiaque respiratoire et les caractéristiques du receveur, le sexe, l'insuline à long terme, le type de dialyse, le moment du diabète sucré, le vPRA pré-Tx, le nombre d'incompatibilités HLA-A et le PRDI, tous ont contribué à la force des modèles.