Ernst, Angela Johanna ORCID: 0000-0003-2375-1889 (2025). Development and validation of two-step algorithms to predict the outcome after kidney transplantation in the Eurotransplant region. PhD thesis, Universität zu Köln.

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Abstract

The shortage of donor kidneys in Eurotransplant (ET) countries is undeniable, which is why the decision to discard an organ should not be made without solid reasoning. An evidence base, particularly with regard to the role of nephropathogical assessments, is still lacking. With additional pathological evaluation the cold ischaemia time is prolonged, and it is not available in all transplantation clinics and centers. The aim of this study was therefore to develop flexible clinico-pathological scores for the predict delayed graft function (DGF) and one-year death-censored graft loss (1y-tl) after kidney transplantation, to validate and compare them. As the modelling procedure depends on the set of pre-selected potential predictors, a second aim was to apply five statistical and machine-learning variable selection methods and compare results in terms of predictive discriminative power of the derived models. In terms of generating a good prediction model, machine learning methods were not superior to classical statistical models in selecting adequate predictors. Two two-step algorithms were developed which, with limitations, reflect the current practice in six ET countries (Austria, Belgium Austria, Belgium, Croatia, Germany, Hungary and the Netherlands). In order to address the prolonged cold ischaemia time in nephropathological evaluation and a lack of availability of these, scores with optional nephropathology were developed. With regard to the ability to discriminate cases of DGF the 2-Step scores was not inferior to the models of Irish, Balaz and Chapal. Neither was the 2-Step scores for 1y-tl inferior to that of Snoeijs, Port, De Vusser and Miller. The flexible 2-Step scores developed should provide good results for clinical practice in Eurotransplant and should not be inferior to more complex scores. However, they can and should be adapted for the increasing use of perfusion pumps and donation after cardiac death, as well as the risk group of donors with marginal quality kidneys.

Item Type: Thesis (PhD thesis)
Translated title:
TitleLanguage
Entwicklung und Validierung von 2-stufigen Algorithmen zur Vorhersage des Outcomes nach Nierentransplantation in der Eurotransplant RegionGerman
Translated abstract:
AbstractLanguage
Der Mangel an Spendernieren in Eurotransplant (ET) Ländern ist unumstritten, weshalb die Entscheidung zur Verwerfung eines Organs nicht ohne driftigen Grund getroffen werden sollte. Eine Evidenzbasis, insbesondere hisichtlich der Rolle von nephropathologischen Einschätzungen, fehlt bislang. Mit zusätzlicher pathologischer Evaluation verlängert sich die kalte Ischämiezeit, zudem ist sie nicht in allen Transpalantationskliniken bzw. -zentren verfügbar. Ziel dieser Arbeit war es daher, flexible klinisch-pathologische Scores zur Vorhersage der verzögerten Transplantatfunktion (DGF) und des einjährigen, todeszensierten Transplantatverlusts (1y-tl) nach Nierentransplantation zu entwickeln, zu validieren und zu vergleichen. Da das Modellierungsverfahren von der Menge vorausgewählter, potenzieller Prädiktoren abhängt, bestand ein zweites Ziel darin, fünf statistische und auf maschinellem Lernen basierende Variablenauswahlverfahren anzuwenden, und die Ergebnisse hinsichtlich der Vorhersagekraft der abgeleiteten Modelle zu vergleichen. Im Hinblick auf die Erstellung eines guten Vorhersagemodells waren die Methoden des maschinellen Lernens den klassischen statistischen Modellen bei der Auswahl geeigneter Prädiktoren nicht überlegen. Es wurden zwei zweistufige Scores entwickelt, welche, mit Einschränkungen, die derzeitige Praxis in sechs Eurotransplant Ländern (Österreich, Belgien, Kroatien, Deutschland, Ungarn und die Niederlande) widerspiegeln. Um auf die verlängerte kalte Ischämiezeit bei der nephropathologischen Evaluation und einer mangelnden Verfügbarkeit dieser einzugehen, wurden Scores mit optionaler Nephropathologie entwickelt. Bezüglich der Fähigkeit, Fälle von DGF zu dikriminieren war der 2-Stufen Score den Modellen von Irish, Balaz und Chapal nicht unterlegen. Ebenso wenig wie der 2-Stufen Score für 1y-tl den von Snoeijs, Port, De Vusser und Miller. Die entwickelten, flexiblen 2-Stufen Scores sollten gute Ergebnisse für die klinische Praxis in Eurotransplant liefern und komplexeren Scores nicht unterlegen sein. Sie können und sollten jedoch für den zunehmenden Einsatz von Perfusionspumpen und die Spende nach Herztod, sowie bei der Risikogruppe von Spendern mit Nieren von marginaler Qualität, angepasst und validiert werden.German
Creators:
CreatorsEmailORCIDORCID Put Code
Ernst, Angela Johannaaernst14@smail.uni-koeln.deorcid.org/0000-0003-2375-1889UNSPECIFIED
URN: urn:nbn:de:hbz:38-783018
Date: 13 May 2025
Language: English
Faculty: Faculty of Medicine
Divisions: Faculty of Medicine > Medizinische Statistik und Bioinformatik
Subjects: General statistics
Medical sciences Medicine
Uncontrolled Keywords:
KeywordsLanguage
kidney transplantationEnglish
outcome predictionEnglish
EurotransplantEnglish
delayed graft functionEnglish
Date of oral exam: 19 March 2025
Referee:
NameAcademic Title
Skoetz, NicoleProf. Dr. med.
Kurschat, ChristineProf. Dr. med.
Refereed: Yes
URI: http://kups.ub.uni-koeln.de/id/eprint/78301

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