Escore de avaliação de risco pré-transplante: metodologia e a importância das características socioeconômicas
Escore de avaliação de risco pré-transplante: metodologia e a importância das características socioeconômicas
Autores:
ARTIGO ORIGINAL
Brazilian Journal of Nephrology
versão impressa ISSN 0101-2800
J. Bras. Nefrol. vol.36 no.3 São Paulo jul./set. 2014
http://dx.doi.org/10.5935/0101-2800.20140049
Introdução
O transplante renal é o tratamento de escolha para a maioria dos pacientes em diálise.1 Entretanto, dados da literatura apontam uma taxa de mortalidade cirúrgica geral de 1% a 4% para os pacientes com doença renal crônica terminal (DRC). Esta taxa é ainda maior para os pacientes diabéticos e idosos, podendo quintuplicar em situações de emergência.2,3
No transplante renal com doador falecido, o procedimento cirúrgico é realizado em condições de urgência. O candidato com a melhor compatibilidade HLA com o doador é conhecido horas antes da cirurgia ser realizada. Além disso, trata-se de uma população com elevado risco de morbidade e mortalidade pré-operatória, pois, além da DRC, essa população geralmente possui outras morbidades. Os riscos perioperatórios somados aos riscos associados à terapia imunossupressora resultaram em risco de óbito quase três vezes maior quando comparado aos pacientes que permaneceram em diálise durante as duas primeiras semanas após o transplante.1
Os escores são instrumentos amplamente aplicados em diferentes áreas médicas para estimar a probabilidade de um desfecho de forma quantitativa.4-8 No transplante renal, diversos modelos matemáticos foram publicados com o objetivo de predizer sobrevida e função renal após o transplante. Entretanto, a falta de simplicidade na utilização destes modelos e a necessidade de realização de cálculos complexos ou de informações não disponíveis no momento da avaliação tornou a aplicação destas ferramentas pouco difundida nos centros transplantadores. van Walraven et al.9 publicaram um escore de pontos para estimar o risco de óbito em 5 anos de pacientes que estavam em diálise inscritos para o transplante renal. O autor utilizou uma metodologia estatística semelhante a nossa para atribuir pontos inteiros aos riscos relativos de 12 variáveis demográficas associadas com o desfecho. Entretanto, para a sua utilização era necessário o conhecimento de informações precisas sobre tempo total em lista, tempo até ser listado para transplante, da albumina sérica e de 8 comorbidades, o que pode dificultar a rapidez e aplicabilidade do escore. Além disso, escores também foram criados para quantificar o risco de perda do enxerto renal conforme diferentes características do doador.10 Nyberg et al.11 propuseram um escore para identificar os enxertos renais de doadores falecidos com alto risco de disfunção renal precoce. Entretanto, a estratificação arbitrária das categorias de risco pode ter contribuído para diminuição da acurácia deste escore.
Diferentes estudos observacionais identificaram as variáveis pré-transplante do receptor e do doador que estiveram associadas com diferentes desfechos do transplante.12-15 Descreveu-se também a significativa influência das variáveis socioculturais e econômicas nesses desfechos.16-18
As variáveis socioeconômicas sempre exerceram influência nos desfechos relacionados à saúde no Brasil. Entretanto, apesar das disparidades socioeconômicas entre os 26 estados e as 5 regiões do país, o programa de transplantes consolidou-se como um dos maiores do mundo, permitindo um amplo acesso da população a este tratamento.19 Em 2012, foram realizados 7426 transplantes de órgãos no país e, destes, 5385 foram de rim.20 Contudo, não existem muitos dados na literatura sobre a associação das variáveis socioeconômicas com os desfechos pós-transplante no país. As publicações científicas são provenientes da população de transplantados de poucos centros e praticamente restritas às regiões Sudeste (80%) e Sul (16%). As regiões Sudeste e Sul concentraram em 2009 mais de 80% dos transplantes realizados no país. Além disso, enquanto, em 2007, São Paulo, Santa Catarina e o Rio Grande do Sul apresentaram mais de 10 doadores por milhão de população, em estados do Norte, como o Amazonas, não ocorreu nenhuma captação de órgãos de doadores falecidos. Desta maneira, apesar da existência de um Sistema nacional de transplante bem organizado e do aumento no número absoluto de transplantes renais, as diferenças na atividade transplantadora dos estados brasileiros ainda persistem como reflexo das diferenças socioeconômicas e culturais das regiões do país.21
Reconhecidamente, a função renal no sexto mês após o transplante foi um fator de risco independentemente associado com a perda do enxerto ao final de 24 meses do transplante na nossa população de transplantados.22 Confirmando este dado, um estudo retrospectivo utilizando dados do UNOS/OPTN de 105.742 pacientes transplantados renais demonstrou que a pior função renal, estimada pelo nível sérico da creatinina > 1,5 mg/dL no sexto e no décimo segundo mês após o transplante, correlacionou-se com uma menor sobrevida do enxerto renal em longo prazo.23
A estimativa da probabilidade de sucesso de um transplante utilizando um desfecho intermediário como a função renal no sexto mês do transplante e variáveis selecionadas da população brasileira forneceria uma informação a mais no aconselhamento destes pacientes. Assim, o nosso objetivo foi desenvolver um escore de avaliação de risco com as variáveis pré-transplante do receptor e do doador que estimasse a probabilidade de sucesso do transplante renal.
Materiais e Métodos
Definição de sucesso
Desfecho composto de sobrevida do receptor com enxerto funcionante com o valor de creatinina menor ou igual a 1,5 mg/dl após 6 meses de transplante.
Desenho
Estudo de coorte prospectivo com pacientes transplantados renais com doador falecido entre o período de fevereiro a novembro de 2011. Foram incluídos pacientes adultos com idade > 18 anos e excluídos os receptores de múltiplos órgãos. Os pacientes foram entrevistados no dia do transplante e as informações questionadas e extraídas de prontuários médicos relacionaram-se a características demográficas e das condições de saúde pertinentes à própria avaliação pré-transplante. A dispensa do TCLE foi aprovada juntamente com o projeto do estudo pelo Comitê de ética em pesquisa da UNIFESP (Nº 1139/10).
Analise estatística
Selecionamos 60 variáveis pré-transplante divididas em 7 categorias: Demografia, Comorbidades, Sócioeconômicas, Propedêutica, Qualidade de vida, Doador e Medicamentos (Quadro 1).
Quadro 1 60 variáveis pré transplante
| Demografia | Comorbidades |
| Idade | Grau de dependência |
| Gênero | Hipertensão |
| Etnia | Diabetes |
| Etiologia da doença renal | Dislipidemia |
| Tempo de doença renal | Evento cardiovascular prévio |
| Modalidade de diálise | Estado nutricional |
| Tempo em diálise | Doença vascular periférica |
| Retransplante | Doença psiquiátrica |
| Priorização | Hepatites B, C, CMV |
| Painel de reatividade de anticorpos | HIV |
| Mismatchs em A, B, DR | Etilismo |
| Tabagismo | |
| Socioeconômicas | Propedêutica |
| Grau de instrução | Cintura abdominal |
| Renda do paciente (mensal) | Peso (kg) |
| Renda dos familiares (mensal) | Função renal residual |
| Recebimento de auxílio de renda | Pulsos periféricos |
| Condições de Moradia | Deficiência física |
| Atividade econômica | Saúde Odontológica |
| Tempo de afastamento do trabalho | ECG |
| Qualidade de vida | Doador |
| Impressão do paciente sobre a saúde | Idade |
| Satisfação ou Insatisfação pessoal | Gênero |
| Depressão/Abatimento | Peso (kg) |
| Status performance para atividades da vida diária de esforço leve/moderado/intenso | Creatinina |
| Cônjuge | Etiologia do óbito |
| Suporte familiar | Hipertensão |
| Filhos | Medicamento |
| Auxílio para tomar medicação | Medicações em uso |
| Número de medicações | |
| Conhecimento da medicação |
Realizamos a análise univariada das 60 variáveis de risco entre os dois grupos de estudo e identificamos aquelas associadas com o sucesso com significância estatística de 10%. Para as variáveis categóricas, utilizamos o teste de qui-quadrado ou o teste exato de Fisher. Para as variáveis numéricas, utilizamos o teste t de Student para amostras independentes.
Análise de múltiplas variáveis
Utilizamos a análise de regressão logística para identificar as variáveis pré-transplante da nossa população independentemente associadas com o sucesso. Inicialmente, todas as variáveis com associação com o sucesso do transplante significativa a 10% foram incluídas no modelo logístico. Em seguida, as variáveis não significativas a 5% foram excluídas na equação final. Optamos pelo recurso estatístico de inclusões com a ordem de acréscimo definida pelo método stepwise forward da regressão.
Construímos a equação da regressão logística para a amostra populacional estudada com os coeficientes ß de cada uma das variáveis de risco identificados pelo modelo logístico. Os coeficientes ß exponenciados [exp (ß)] são interpretados como "odds ratio" (OR) ou razão de chances. Por meio desta equação, pudemos calcular a probabilidade de sucesso no transplante como função exponencial das variáveis de risco para qualquer conjunto de características de um dado indivíduo.
O teste de Hosmer e Lemeshow foi utilizado para avaliar o grau de concordância da equação ao comparar as frequências das probabilidades estimadas pela equação e as frequências das probabilidades observadas. A área sob a curva ROC foi utilizada para avaliar a habilidade da equação de discriminação entre o grupo sucesso e não sucesso.
Escore de pontuação
Utilizando a metodologia descrita por Sullivan,19 construímos um escore de pontos utilizando as variáveis identificadas pela análise de regressão logística. Seguimos 7 etapas de ajustes estatísticos para a realização da conversão das unidades de medidas entre dois sistemas (conversão da unidade da regressão logística em unidade do escore), conservando o grau de associação de cada variável de risco na estimativa da probabilidade de sucesso do transplante.
Etapa 1: obtivemos os coeficientes de regressão ß das variáveis (ß0, ß1,.....,ßx) associadas com o sucesso. Etapa 2: estratificamos os valores das variáveis para a criação de subcategorias e determinamos os valores de referência destas subcategorias (ɯij i = nº de variáveis de risco, j = nº total de subcategorias para i variáveis de risco). Etapa 3: determinamos a subcategoria de referência da variável (ɯref). Etapa 4: calculamos a "distância" em unidades de regressão das outras subcategorias em relação à subcategoria de referência [ßi (ɯij - ɯref)]. Etapa 5: definimos a constante (ʗ) do sistema (número de unidades de regressão logística que corresponde a 1 ponto no sistema de pontos). Etapa 6: calculamos o número de pontos de cada subcategoria das variáveis utilizando o coeficiente ß e a ʗ do sistema [Pontosij = ßi(ɯij - ɯref)/ʗ]. Etapa 7: multiplicamos as possíveis pontuação por ʗ e, por meio de ajustes estatísticos, obtivemos as probabilidades de sucesso.
O coeficiente de correlação intraclasse foi utilizado para quantificar o grau de concordância entre as estimativas das probabilidades obtidas via regressão logística e via o sistema de pontuação para cada indivíduo.
Para todos os testes estatísticos foi utilizado um nível de significância de 5%. O software estatístico utilizado para a análise foi o SPSS 17.0.
Resultados
Dos 311 pacientes incluidos, 6 perderam seguimento antes de completarem 6 meses de transplante. Cento e setenta e seis atingiram o sucesso. Dos 129 que não atingiram, 13 foram por óbito, 15 por falência do enxerto renal e 101 possuiam um nível sérico de creatinina > 1,5mg/dL (Figura 1).
Figura 1 Algoritmo da população do estudo.
A idade média dos pacientes foi 47,5 anos, a maioria homens (60,7%), brancos (47,9%), portadores de DRC de etiologia indeterminada (37%) e que realizaram o seu primeiro transplante renal (94,8%) pelo Sistema Único de Saúde (87,3%). A modalidade terapêutica preponderante antes do transplante foi a hemodiálise (88,2%), com a duração média de 4,3 anos (Tabela 1).
Tabela 1 Variáveis demográficas dos pacientes
| Variável | Total (n = 305) | Sucesso (n = 176) | Não sucesso (n = 129) | p | |
|---|---|---|---|---|---|
| Idade ± DP (min-máx), anos | 47,5 ± 12,3 (18-76) | 48,6 ± 12,6 (19-76) | 46 ± 11,9 (18-68) | 0,68 | |
| Gênero masculino, n (%) | 185 (60,7) | 86 (48,9) | 99 (76,7) | 0,00 | |
| Etnia, n (%) | 0,61 | ||||
| Brancos | 146 (47,9) | 87 (49,7) | 59 (45,7) | ||
| Pardos | 67 (22,0) | 34 (19,3) | 33 (25,6) | ||
| Negros | 78 (25,6) | 46 (26,1) | 32 (24,8) | ||
| Amarelos | 14 (4,6) | 9 (5,1) | 5 (3,9) | ||
| Etiologia da DRC, n (%) | 0,31 | ||||
| Indeterminada | 113 (37,0) | 59 (33,5) | 54 (41,9) | ||
| Nefroesclerose hipertensiva | 31 (10,2) | 23 (13,1) | 8 (6,20 | ||
| Doença policística | 45 (14,8) | 29 (16,5) | 16 (12,4) | ||
| Nefropatia por Diabetes | 40 (13,1) | 22 (12,5) | 18 (14,0) | ||
| Glomerulonefrite | 52 (17,0) | 30 (17,0) | 22 (17,1) | ||
| Outras | 24 (7,9) | 13 (7,4) | 11 (8,5) | ||
| Hemodiálise, n (%) | 269 (88,2) | 153 (86,9) | 116 (89,9) | 0,42 | |
| Tempo em diálise ± DP (min-máx), anos | 4,3 ± 3,4 (0-20) | 4,2 ± 3,6 (0-20) | 4,3 ± 3,1(0,25-20) | 0,89 | |
| Tempo em diálise, n (%) | 0,10 | ||||
| ≤ 2 anos | 109 (35,7) | 68 (38,6) | 41 (31,8) | ||
| 2-10 anos | 174 (57) | 92 (52,3) | 82 (63,6) | ||
| > 10 anos | 22 (7,2) | 16 (9,1) | 6 (4,7) | ||
| Tempo tratamento conservador ± DP, anos | 3,7 ± 6,4 | 4,5 ± 7,3 | 2,7 ± 4,8 | 0,01 | |
| Seguro de saúde, n (%) | 68 (22,3) | 44 (25,0) | 24 (18,6) | 0,19 | |
| 1º Transplante renal, n (%) | 289 (94,8) | 164 (93,2) | 125 (96,9) | 0,15 | |
| Priorizado, n (%) | 10 (3,3) | 7 (4,0) | 3 (2,3) | 0,53 | |
| Painel de reatividade de anticorpos ± DP (min-max), % | 15,3 ± 26,3 (0-100) | 18,1 ± 27,9 (0-99) | 11,4 ± 23,5 (0-100) | 0,02 | |
| Painel ≥ 30%, n (%) | 60 (19,7) | 44 (25) | 16 (12,4) | 0,01 | |
| Zero MM em HLA A, n (%) | 56 (18,4) | 35 (19,9) | 21 (16,3) | 0,42 | |
| Zero MM em HLA B, n (%) | 69 (22,6) | 40 (22,7) | 29 (22,5) | 0,96 | |
| Zero MM em HLA DR, n (%) | 238 (78) | 145 (82,4) | 93 (72,1) | 0,03 | |
| Zero MM em HLA A, B, DR, n (%) | 23 (7,5) | 16 (9,1) | 7 (5,4) | 0,80 | |
As análises descritivas e de frequências das 60 variáveis pré-transplante dos grupos sucesso e não sucesso foram organizadas conforme as sete categorias. Por meio da. Por meio da análise univariada, identificamos que 21 das 60 variáveis demográficas, clínicas e socioeconômicas do receptor e do doador estavam associadas com o "sucesso". Cinco variáveis de demografia, duas socioeconômicas, três de qualidade de vida, duas comorbidades, três de propedêutica e seis do doador (Tabela 2).
Tabela 2 Vinte e uma variáveis associadas com o sucesso do transplante na análise univariada (p ≤ 0,10)
| Variável | Sucesso (n = 176) | Não sucesso (n = 129) | p | |
|---|---|---|---|---|
| Demografia | ||||
| Gênero do receptor, n (%) | 0,00 | |||
| Masculino | 90 (51,1) | 30 (23,3) | ||
| Feminino | 86 (48,9) | 99 (76,7) | ||
| Tempo em diálise, n (%) | 0,09 | |||
| ≤ 2 anos | 68 (38,6) | 41 (31,8) | ||
| > 2 anos | 108 (61,4) | 88 (68,2) | ||
| Tempo tratamento conservador ± DP, anos | 4,5 ± 7,3 | 2,7 ± 4,8 | 0,01 | |
| Painel reatividade de anticorpos, n (%) | 0,00 | |||
| ≥ 30% | 44 (25) | 16 (12,4) | ||
| < 30% | 132 (75) | 113 (87,6) | ||
| Mismatch em DR, n (%) | 0,03 | |||
| Zero | 145 (82,4) | 93 (72,1) | ||
| Algum MM | 31 (17,6) | 36 (27,9) | ||
| Socioeconômica | ||||
| Auxílio financeiro público, n (%) | 0,03 | |||
| Dependente | 112 (63,6) | 97 (75,2) | ||
| Independente | 67 (37,4) | 32 (24,8) | ||
| Renda mensal do paciente, n (%) R$* | 0,00 | |||
| < 3000,00 | 134 (76,1) | 75 (58,1) | ||
| ≥ 3000,00 | 42 (23,9) | 54 (41,9) | ||
| Qualidade de vida | ||||
| Filhos, n (%) | 0,00 | |||
| Sim | 150 (85,2) | 92 (71,3) | ||
| Não | 26 (14,8) | 37 (28,7) | ||
| Suporte familiar, n (%) | 0,02 | |||
| Sim | 148 (84,1) | 95 (73,6) | ||
| Não | 28 (15,9) | 34 (26,4) | ||
| Impressão da saúde como BOA, n (%) | 0,05 | |||
| Sim | 169 (96) | 117 (90,7) | ||
| Não | 7(4) | 12 (9,3) | ||
| Comorbidades | ||||
| Sorologia para CMV, n (%) | 0,01 | |||
| Positiva | 6 (3,4) | 13 (10,1) | ||
| Negativa | 170 (96,6) | 116 (89,9) | ||
| Doença arterial periférica, n (%) | 0,09 | |||
| Presente | 5 (2,8) | 9 (7,0) | ||
| Ausente | 171 (97,2) | 120 (93) | ||
| Propedêutica | ||||
| Peso ± DP (min-máx), kg | 66 ± 12,6 (36-104) | 70 ± 14,2 (41-108) | 0,00 | |
| Alteração ECG, n (%) | 0,00 | |||
| Sim | 60 (34,1) | 69 (53,5) | ||
| Não | 116 (65,9) | 60 (46,5) | ||
| Deficiência física n (%) | 0,04 | |||
| Sim | 23 (13,1) | 28 (21,7) | ||
| Não | 153 (86,9) | 101 (78,3) | ||
| Doador | ||||
| Gênero do doador, n (%) | 0,05 | |||
| Masculino | 121 (68,7) | 75 (58,1) | ||
| Feminino | 55 (31,3) | 54 (41,9) | ||
| Idade do doador ± DP (min-máx), anos | 43,9 ± 43,9 (18-74) | 50 ± 11,8 (19-74) | 0,00 | |
| Peso do doador ± DP (min-máx), kg | 75,4 ± 13,6 (45-120) | 72,5 ± 14,4 (45-120) | 0,08 | |
| Etiologia do óbito do doador, n (%) | 0,00 | |||
| Doença Cardiovascular | 82 (46,6) | 84 (65,1) | ||
| Outras | 94 (53,4) | 45 (34,9) | ||
| Hipertensão no doador, n (%) | 0,05 | |||
| Sim | 58 (33,0) | 57 (44,2) | ||
| Não | 118 (67,0) | 72 (55,8) | ||
| Doador de critério expandido, n (%) | 0,06 | |||
| Sim | 48 (27,3) | 48 (37,2) | ||
*Renda equivalente a U$ 1,260.00.
A seguir, analisamos a influência individual da cada uma dessas 21 variáveis utilizando a análise de regressão logística e identificamos 10 variáveis que se associaram de forma independente com o desfecho. Dessas 10 variáveis, 2 eram socioeconômicas, 2 demográficas, uma da categoria de comorbidades, 1 propedêutica; 2 de qualidade de vida e duas do doador (Tabela 3).
Tabela 3 Dez variáveis associadas de forma independente com o sucesso no modelo de regressão logística final
| Coeficiente β | p | Razão de chances (OR) | Intervalo de Confiança de 95% para razão de chances | |
|---|---|---|---|---|
| Gênero do receptor | ||||
| Feminino | 0,99 | 0,004 | 2,69 | 1,37-5,30 |
| Masculino (ref.) | 0,00 | - | 1,00 | - |
| Peso do receptor | -0,04 | 0,002 | 0,96 | 0,94-0,99 |
| Mismatch em DR | ||||
| Zero | 1,34 | 0,000 | 3,80 | 1,88-7,69 |
| Algum MM (ref.) | 0,00 | - | 1,00 | - |
| Auxílio financeiro público | ||||
| Sim (ref.) | 0,00 | - | 1,00 | - |
| Não | 0,63 | 0,045 | 1,89 | 1,02-3,52 |
| Renda mensal do paciente | ||||
| < 3.000 reais (ref.) | 0,00 | - | 1,00 | - |
| ≥ 3.000 reais | 1,45 | 0,004 | 4,26 | 1,59-11,39 |
| Filhos | ||||
| Sim | 1,06 | 0,004 | 2,90 | 1,42-5,93 |
| Não (ref.) | 0,00 | - | 1,00 | - |
| Suporte Familiar | ||||
| Sim | 0,77 | 0,028 | 2,17 | 1,09-4,33 |
| Não (ref.) | 0,00 | - | 1,00 | - |
| Alteração no ECG | ||||
| Sim (ref.) | 0,00 | - | 1,00 | - |
| Não | 0,95 | 0,002 | 2,59 | 1,42-4,72 |
| Etiologia do óbito do doador | ||||
| Outras | 0,65 | 0,030 | 1,92 | 1,07-3,48 |
| Doença cardiovascular (ref.) | 0,00 | - | 1,00 | - |
| Idade do doador | -0,04 | 0,001 | 0,96 | 0,94-0,98 |
| Constante | 1,05 | 0,339 | 2,86 | - |
Utilizando os coeficientes β das 10 variáveis, construímos a equação da regressão logística (Figura 2) para a estimativa de probabilidade de sucesso de um transplante.
Figura 2 Equação da regressão logística.
O teste de Hosmer-Lemeshow demonstrou que não houve diferença entre as frequências das probabilidades estimativas pela equação e as frequências das probabilidades observadas para os 305 pacientes (p = 0, 672). A área sob a curva ROC foi 0,817, indicando que a equação com as 10 variáveis pré-transplante possui um ótimo poder de discriminação entre os grupos sucesso e não sucesso.
O escore de pontos construído com as 10 variáveis associadas de forma independente com o sucesso está na Tabela 4. Na organização do sistema de pontos, mantivemos as estratificações das variáveis categóricas e estratificamos as variáveis contínuas em subcategorias. A variação de 5 anos na idade do doador na probabilidade de sucesso foi considerado como a ʗ do nosso sistema. Portanto, 1 ponto do escore correspondeu a um aumento de probabilidade de sucesso equivalente a ser transplantado com o enxerto de um doador renal 5 anos mais jovem. Na Tabela 5, exemplificamos a atribuição dos pontos para os dois perfis de pacientes que alcançaram a maior e a menor pontuação. O escore de pontos variou de 0 a 56 pontos. Na amostra populacional do estudo, a variação de pontos foi de 8 (probabilidade de sucesso de 1,9%) a 46 (probabilidade de sucesso de 98,5%) (Tabela 6).
Tabela 4 Escore de pontos
| Variável de risco | Valor (ɯ) | Coeficiente (β) | βi(ɯ-ɯref) | Pontos = βi(ɯ-ɯref)/ʗ |
|---|---|---|---|---|
| Gênero | 0,992 | |||
| Feminino | 1 | 0,99 | 5 | |
| Masculino (ref.) | 0 = ɯref | 0,00 | 0 | |
| Mismatch em DR | 1,336 | |||
| Zero | 1 | 1,36 | 6 | |
| Algum MM (ref.) | 0 = ɯref | 0,00 | 0 | |
| Auxílio financeiro público | 0,636 | |||
| Sim (ref.) | 0 = ɯref | 0,00 | 0 | |
| Não | 1 | 0,63 | 3 | |
| Renda mensal do paciente | 1,45 | |||
| < 3.000 reais (ref.) | 0 = ɯref | 0,00 | 0 | |
| ≥ 3.000 reais | 1 | 1,44 | 7 | |
| Filhos | 1,07 | |||
| Sim | 1 | 1,07 | 5 | |
| Não (ref.) | 0 = ɯref | 0,00 | 0 | |
| Suporte Familiar | 0,77 | |||
| Sim | 1 | 0,77 | 4 | |
| Não (ref.) | 0 = ɯref | 0,00 | 0 | |
| Alteração no ECG | 0,95 | |||
| Sim (ref.) | 0 = ɯref | 0,00 | 0 | |
| Não | 1 | 0,95 | 4 | |
| Peso do receptor | -0,04 | |||
| ≤ 50 | 43,0 | 2,07 | 10 | |
| 50 ---| 60 | 55,5 | 1,57 | 7 | |
| 60 ---| 70 | 65,5 | 1,17 | 5 | |
| 70 ---| 80 | 75,5 | 0,76 | 4 | |
| > 80 (ref.) | 94,5 = ɯref | 0,00 | 0 | |
| Causa do óbito do doador | ||||
| Outras | 1 | 0,65 | 0,65 | 3 |
| Doença cardiovascular (ref.) | 0 = ɯref | 0,00 | 0 | |
| Idade do doador | -0,04 | |||
| ≤ 30 | 24,0 | 1,86 | 9 | |
| 30 ---|40 | 35,5 | 1,37 | 6 | |
| 41 ---|50 | 45,5 | 0,94 | 4 | |
| 51 ---|60 | 55,5 | 0,51 | 2 | |
| > 60 (ref.) | 67,5 = ɯref | 0,00 | 0 | |
| Idade do doador | -0,04 | |||
| ≤ 30 | 24,0 | 1,86 | 9 | |
| 30 ---|40 | 35,5 | 1,37 | 6 | |
| 41 ---|50 | 45,5 | 0,94 | 4 | |
| 51 ---|60 | 55,5 | 0,51 | 2 | |
| > 60 (ref.) | 67,5 = ɯref | 0,00 | 0 | |
| Constante | 1,05 | |||
Tabela 5 Pontos do paciente ID 200 e ID 70
| Variáveis | Pontos | Perfil ID = 200 | Perfil ID = 70 |
|---|---|---|---|
| Feminino | 5 | 1 | 0 |
| Zero mismatch em DR | 6 | 1 | 0 |
| Sem auxílio financeiro público | 3 | 1 | 0 |
| Renda do paciente ≥ R$ 3.000,00 | 7 | 1 | 0 |
| Possui filho(s) | 5 | 1 | 0 |
| Suporte familiar bom | 4 | 1 | 0 |
| Sem alterações ECG | 4 | 1 | 1 |
| Peso do receptor | |||
| ≤ 50 | 10 | 0 | 0 |
| 50 ---| 60 | 7 | 0 | 0 |
| 60 ---| 70 | 5 | 0 | 0 |
| 70 ---| 80 | 4 | 0 | 1 (74 kg) |
| > 80 | 0 | 1 (84 kg) | 0 |
| Outras causas do óbito do doador | 3 | 1 | 0 |
| Idade do doador | |||
| ≤ 30 | 9 | 1 (20 anos) | 0 |
| 30 ---|40 | 6 | 0 | 0 |
| 41 ---|50 | 4 | 0 | 0 |
| 51 ---|60 | 2 | 0 | 0 |
| > 60 | 0 | 0 | 1 (66 anos) |
| Pontos Totais | 46 | 8 | |
1 = Sim; 0 = Não.
Tabela 6 Probabilidade de sucesso por total de pontos
| Pontuação | Probabilidade Estimada | Pontuação | Probabilidade Estimada |
|---|---|---|---|
| 0 | 0,004 | 29 | 0,637 |
| 1 | 0,004 | 30 | 0,685 |
| 2 | 0,005 | 31 | 0,729 |
| 3 | 0,007 | 32 | 0,769 |
| 4 | 0,008 | 33 | 0,805 |
| 5 | 0,010 | 34 | 0,836 |
| 6 | 0,013 | 35 | 0,863 |
| 7 | 0,016 | 36 | 0,886 |
| 8 | 0,019 | 37 | 0,906 |
| 9 | 0,024 | 38 | 0,923 |
| 10 | 0,029 | 39 | 0,937 |
| 11 | 0,036 | 40 | 0,948 |
| 12 | 0,044 | 41 | 0,958 |
| 13 | 0,055 | 42 | 0,966 |
| 14 | 0,067 | 43 | 0,972 |
| 15 | 0,081 | 44 | 0,977 |
| 16 | 0,099 | 45 | 0,982 |
| 17 | 0,119 | 46 | 0,985 |
| 18 | 0,144 | 47 | 0,988 |
| 19 | 0,172 | 48 | 0,990 |
| 20 | 0,204 | 49 | 0,992 |
| 21 | 0,241 | 50 | 0,994 |
| 22 | 0,282 | 51 | 0,995 |
| 23 | 0,328 | 52 | 0,996 |
| 24 | 0,376 | 53 | 0,997 |
| 25 | 0,427 | 54 | 0,997 |
| 26 | 0,480 | 55 | 0,998 |
| 27 | 0,534 | 56 | 0,998 |
A análise de concordância entre a probabilidade estimada via regressão logística e a probabilidade estimada via sistema de pontuação foi considerada adequada [0,982, IC 95% (0,978-0,986)].
Discussão
Este estudo desenvolveu um escore pré-transplante com 10 variáveis demográficas do doador e do receptor. O escore foi capaz de estimar a probabilidade de um paciente alcançar o "sucesso" no transplante renal, que foi definido como estar vivo no sexto mês após o transplante e possuir o enxerto funcionante com creatinina abaixo ou igual a 1,5 mg/dL.
O uso clínico do escore desenvolvido dispensou o uso de softwares estatísticos e de calculadoras. Para a atribuição dos valores inteiros (pontos), as 10 variáveis de risco do escore conforme o grau de associação que cada uma possuía com o desfecho, utilizamos uma metodologia estatística avançada combinada à análise de regressão logística.24
A revisão publicada por Kasiske em 2010 demonstrou a variedade de apresentações das informações obtidas em 20 trabalhos que utilizaram as equações matemáticas de análise de múltiplas variáveis para o cálculo dos riscos associados aos diversos desfechos no transplante renal. Estas análises das combinações dos riscos relativos das variáveis do receptor, do doador ou de ambas foram apresentadas em algoritmos, escores e tabelas.25-29 No entanto, as complexas equações matemáticas descritas em alguns destes estudos não foram utilizadas na prática clínica pelos centros transplantadores.
van Walraven et al. também utilizaram a metodologia descrita por Sullivan para construir um escore de estimativa de risco de óbito em 5 anos para candidatos ao transplante renal em diálise. As 12 variáveis utilizadas eram exclusivamente do receptor.9 É interessante notar que exceto pela idade do receptor, o restante das variáveis identificadas por van Walraven et al. não foi igual às identificadas no nosso estudo. A observação deste resultado demonstra a específica relação de associação entre as variáveis com o desfecho analisado. As variáveis do escore de van Walraven et al. estavam associadas com o desfecho de sobrevida em longo prazo analisado pelo autor. Tal como as 10 variáveis do nosso estudo encontram-se associadas com o desfecho de sobrevida e função renal satisfatória no sexto mês do transplante renal.
As duas variáveis do doador associadas com o sucesso foram idade e etiologia do óbito e este resultado está de acordo com os dados existentes na literatura.30,31 Houve redução de 4% na chance de sucesso do receptor para cada ano de idade acima dos 30 anos do doador. Além disso, observou-se que receptores de rins de doadores com óbito por causa cardiovascular tiveram 50% a menos de chance de sucesso do que os que receberam rins de doadores com óbito por outra etiologia. Conforme já relatado em outros estudos, tanto a idade como a causa de óbito do doador são responsáveis em grande parte pela variabilidade dos desfechos do transplante renal, pois são características que se relacionam diretamente com a qualidade do órgão utilizado.32
Das 18 comorbidades do receptor avaliadas, somente o peso associou-se com o desfecho analisado. Acreditamos que um tempo maior de acompanhamento seria necessário para tornar evidente a influência das comorbidades crônicas e de evolução insidiosa nos desfechos do transplante. Como o objetivo deste trabalho foi estimar a viabilidade de um transplante renal e não sobrevida em longo prazo, o breve período de acompanhamento dos pacientes não permitiu que essa associação se manifestasse.
Chamou a atenção o fato de que das 8 variáveis do receptor associadas com o sucesso, quatro (auxílio financeiro, renda mensal do paciente, presença de filhos e suporte familiar) foram características socioeconômicas e de qualidade de vida. Os receptores que não necessitaram de auxílio financeiro público tiveram o dobro de chance de sucesso em comparação com aqueles que necessitaram. Além disso, possuir uma renda mensal superior a R$ 3.000,00 esteve quatro vezes mais associado com o sucesso do que não possuir. Sabe-se que o nível socioeconômico inferior está associado com o aumento da incidência de doenças crônicas, progressão da doença renal, tratamento dialítico inadequado, chances reduzidas de acesso ao transplante e piores desfechos de saúde de uma forma geral.33 Além disso, pacientes de níveis socioeconômicos inferiores tiveram menor aderência aos medicamentos e piores resultados após o transplante.34
Observamos também que os pacientes com filhos apresentaram uma chance de sucesso 3 vezes maior do que os sem filhos e pacientes com suporte familiar tiveram chances 2 vezes maior do que aqueles sem esse suporte. Demonstrando que fatores relacionados à qualidade de vida influenciaram os desfechos do transplante renal. Presumimos que possuir filhos, para a maioria dos pacientes estudados, seria um indicativo de pertencer a famílias mais estáveis. Em estudos anteriores, pacientes em diálise ou transplantados com ambiente familiar acolhedor, com um relacionamento conjugal estável, vínculo empregatício e que possuíam nível educacional maior, apresentaram, além de maior satisfação com o tratamento, melhor capacidade mental.33,34 Acredita-se que esses fatores estejam associados à maior aderência ao tratamento e melhores resultados em longo prazo.35,36 Nossos resultados demonstraram que os receptores com piores condições socioeconômicas ou de qualidade de vida possuíram menores chances de viabilidade do transplante. Essas características não são rotineiramente avaliadas ou registradas porque são subjetivas e de difícil quantificação. Entretanto, como demonstraram nossos resultados, os fatores de risco não tradicionais estão associados a piores resultados em curto prazo e foram mais relevantes do que nós assumíamos.
Consideramos que o escore que desenvolvemos apresentou um desempenho satisfatório para ser utilizado na nossa população. Houve capacidade de discriminação dos pacientes do grupo sucesso e não sucesso com uma acurácia de 81,7% e, além disso, demonstrou-se que não houve diferença entre as frequências das probabilidades estimadas e as frequências das probabilidades observadas para os 305 pacientes.
Estimar a probabilidade de sucesso antes de uma intervenção terapêutica com precisão é objetivo almejado de longa data na história da Medicina. Entretanto, a decisão de realizar um transplante tem sido embasada em informações não quantitativas provenientes da experiência clínica e conhecimento científico e apesar dos comprovados benefícios no longo prazo, o transplante renal ainda está associado com altas taxas de mortalidade no período perioperatório.
A taxa de óbito durante o período de transição entre a diálise e o transplante com doador falecido (primeiro ao terceiro mês após o transplante) foi maior do que a taxa de óbito em lista de espera (9,57 versus 6,38 óbitos/100 pacientes-ano).36 Observou-se, também, que a taxa de eventos cardiovasculares durante o período perioperatório foi 8 vezes maior em relação às taxas relativamente constantes do período em diálise (39,6 versus 5,3 a 6,6 eventos cardiovasculares/100 pacientes-ano).37 Diferentemente, no Brasil, as causas infecciosas ainda prevalecem como a principal etiologia de óbito do paciente.38 As complicações infecciosas foram observadas em 49% dos receptores renais no primeiro ano após o transplante e, além da imunossupressão, fatores dependentes das condições socioeconômicas, higiênico-sanitárias, de exposições epidemiológicas a doenças contagiosas prévias contribuíram para esses resultados.
Os estudos sobre a utilização de escores na rotina de avaliação pré-transplante com os atuais recursos estatísticos disponíveis ainda são escassos e com dados da população brasileira, praticamente inexistentes. O interesse crescente no desenvolvimento deste recurso pode ajudar a determinar se novos instrumentos prognósticos possuem melhor acurácia do que a avaliação clínica isoladamente em classificar os pacientes em diferentes grupos prognósticos.
Entretanto, a implantação de modelos teóricos deve ser sempre cuidadosamente analisada e feita com cautela, pois existe uma distância entre o desempenho estatístico do escore e seu desempenho prático. Utilizando somente a relação de associação, não podemos afirmar que as variáveis identificadas neste estudo são preditivas dos desfechos. Para tal, os marcadores clínicos devem ser avaliados quanto ao seu valor preditivo positivo39,40 e estarem inseridos num contexto pertinente de avaliação. A validação do escore desenvolvido está em andamento numa segunda etapa deste trabalho. O objetivo é averiguar se o mesmo grau de concordância, discriminação e correlação obtidas neste estudo se manterá numa coorte diferente de pacientes. Para a utilização do escore na prática clínica, possivelmente seja interessante a definição de categorias de pontos atrelados a um determinado risco aceitável, pois permitiria a quantificação do risco pré-transplante numa escala contínua, diferentemente do que ocorreria se um valor de corte único fosse definido para se decidir realizar um transplante ou não.
O modelo de regressão logística e a amostra populacional utilizada para construí-lo impõem limitações40 ao uso do escore. O escore foi desenvolvido em uma população que não se distingue por nenhuma característica particular, portanto, seus resultados não podem ser extrapolados para uso em outros segmentos populacionais específicos. Além disso, pode ser aplicado somente em avaliações de receptores de doadores falecidos e desde que estejam disponíveis as informações completas das 10 variáveis pontuadas.
Este é o primeiro estudo brasileiro que utilizou a análise de regressão logística para o desenvolvimento de um instrumento de avaliação de risco pré-transplante renal. Acreditamos que decidir sobre alternativas de tratamento individualmente exige o conhecimento de informações quantitativas de considerável acurácia e os modelos probabilísticos fornecem essas respostas.41
Conclusão
Concluímos que o escore de pontos com 10 variáveis demográficas do doador e do receptor foi capaz de estimar a probabilidade de um paciente alcançar o "sucesso" no transplante renal na nossa população. Além disso, das 10 variáveis que exerceram uma significativa influência no sucesso, 4 eram socioeconômicas, demonstrando a necessidade de criação de instrumentos prognósticos utilizando as variáveis clínicas da nossa própria população.