Logistic回归模型在机器学习中用于预测肾移植术后肾功能恶化的老年肾移植受者:老年KTbot

摘要

背景．肾替代疗法(RRT)是世界性的公共卫生问题。肾移植是提高老年患者寿命和生活质量的最佳治疗方法。目标．主要终点是通过分析KT术后1年肾功能恶化、蛋白尿、移植物丢失和死亡相关的风险共变量，比较老年和年轻的KT接受者。第二个终点是基于logistic回归技术开发出能够预测KT后1年老年患者肾功能恶化可能性的机器人。方法．对年龄≥60岁和<60岁的人群进行单中心回顾性分析。我们分析了2017年1月至12月接受KT治疗的患者的医疗记录，并在KT治疗后随访1年。我们使用多变量logistic回归估计老年与年轻受体的优势比，控制人口统计学、临床、实验室、kt前后数据和死亡。结果．包括18名老人和100名年轻的KT接受者。两组移植前免疫变量相似。无显著差异( ）KT后观察两组间的实验室数据，糖尿病、高血压、急性排斥反应、巨细胞病毒、多瘤病毒和尿路感染的患病率。KT后1年，肌酐清除率较高(P= 0.006)(70.9±25.2 mL/min/1.73 m)²(53.3±21.1 mL/min/1.73 m)²)．死亡结果比较无差异。慢性肾脏病流行病学合作(CKD-EPI)方程<60 mL/min/1.73 m共变量多变量分析²提出了年龄≥60岁有统计学意义（P= 0.01)和血清血红蛋白(P= 0.03)。该模型在人工智能度量评估中呈现了善良 - 适合（精确：90％;敏感度：71％;和F₁分数:0.79)。结论．老年KT受者的肾功能低于年轻受者。然而，年龄≥60岁的患者维持了足够的肾功能，无需透析。此外，一个学习机器应用程序构建了一个机器人(老年KTbot)，用于预测老年人在KT后一年肾功能恶化的可能性。

1.介绍

慢性肾脏疾病(CKD)是一个世界性的公共健康问题[1］．治疗成本增加，以及生活质量和心理社会参数的恶化[2]. 糖尿病（DM）、全身动脉高压（SAH）和肥胖患者的数量在全球范围内也有所增加，这些疾病往往随着年龄的增长而进展[3.］．在过去十年中，人口大幅增长、老龄化和流行病学研究的速度加快，传染病死亡率下降，非传染病负担增加。在全球范围内，DM和SAH被认为是CKD的两种主要合并症，并在过去几十年显著增加[4］．

世界卫生组织对发展中国家老年人的定义是60岁及以上，而在发达国家，这个时间标记的定义是从65岁开始的[5］．巴西老年法考虑的是60岁或以上的老年人;然而，从2020年起，社会保障将考虑年龄在65岁及以上的男性和63岁及以上的女性[6］．巴西仍然发现很难在人口老龄化和新公民在健康和社会保障方面的财政成本之间建立平衡[7］．

在巴西，60岁以上的百万人口数量将从2010年的19.6人增加到2050年的66.6人，增幅为239%。据估计，到2020年，每21名老年人中，将有100名处于劳动年龄(18-59岁)。到2050年，这一数字将升至每100名工作年龄人口对应51名老年人[5］．人们还注意到世界老年人口的增长速度。医学、预防的发展和卫生技术的进步已经提高了一些国家的预期寿命，如日本(83岁)、德国(80岁)、美国(78岁)和巴西(75岁)[8，9］．

关于经济发展速度的变化，可以提出一些看法。一些国家，如法国，已经有近150年的时间来适应60岁以上人口比例从10%到20%的转变。事实上，巴西、中国和印度等国家将有20多年的时间来实现同样的适应[10］．

巴西还紧跟世界终末期肾病(ESRD)患病率上升和肾替代疗法增加的趋势。根据巴西肾病学会(SBN)的数据，2000年有42,695名患者接受血液透析(HD)，相当于每百万人503人。18年来，这些数字增长了约310%，2018年有13.3万例HD患者(637例pmp)，占65岁及以上患者的44.3% [11］．

巴西拥有世界上最大的公共资助的移植项目，也是肾脏移植(KT)绝对数量第二的国家。然而，整个巴西KT系统完全由政府税收提供资金，并由统一卫生系统(SUS，葡萄牙语)管理，在护理现场免费，所有捐赠都是自愿和利他的[12]. KT改善了大多数终末期肾病（ESKD）患者的寿命和生活质量（QoL），包括越来越多地接受肾脏替代疗法（RRT）的老年患者[2］．

捐赠机构是一种有限的资源，公平的KT分配需要在效用和正义之间取得平衡。与年轻的kt接受者相似，供体质量影响老年接受者和同种异体移植的结果。因此，将更多的老年肾脏分配给老年接受者可以减少KT等待时间，从而提高生存率。在这个意义上，发病率的协变量，如营养不良，抑郁，功能状态差，社会孤立可以预测困难的kt后随访。CKD移植患者的最大年龄尚未达成共识，但生理年龄似乎是预测kt后结果的更好指标，而不是实际年龄[13]. 高龄不应单独阻止患者使用KT，因为目前的证据表明，对于两位70岁以上的老年人来说，都是有利的[14]和八十岁的人[15，16］．因此，在仔细考虑KT的风险和益处后，老年CKD患者应该继续考虑KT，在个案的基础上进行个体化，而不是仅仅基于时间的治疗选择的泛化[17］．

当比较老年和年轻供体时，老年受者的KT在移植物和患者存活率方面具有可比性。这个年龄组的活体供者移植的结果明显更好。无论如何，从实际考虑，我们小组支持肾移植的“从老到老”计划，旨在最大限度地为老年受者使用“扩展标准”肾脏[18］．研究表明，KT在老年人中是安全、成功的，从而提高了生活质量，甚至使移植等待名单上的老年人的生存时间翻倍[19］．尽管KT的效益效益，当专业提到时，有预期的概念，老年人寿命较短，呈现更高的手术风险，并经历潜在的严重并发症[20.］．美国移植受者科学登记(SRTR)的结果显示，在等待移植名单上的老年患者在使用KT后获得了显著的生存益处[21］．这种益处在预期寿命超过1.8年的患者中特别明显，在由DM和/或SHT引起的ESRD患者中更值得关注。

分析了巴西Real Hospital Português de Beneficência em Pernambuco (RHP/PE)在2011年1月至2018年7月期间进行的总共659例KT，观察到83例患者年龄≥60岁，尽管该服务对患者的年龄没有限制。此外，在RHP/PE老年人的移植数量并没有显著增加，多年来一直停滞不前，接近12%(每年约10kt)。另一方面，目前在伯南布哥州的巴西国家移植系统(SNT)的等待名单上有114名老年患者，在巴西有5,786名老年患者(补充材料SM1和SM2(可用))这里))。此外，巴西人口正在老龄化，2018年有近4.5万名年龄≥65岁的患者仅在SUS上接受RRT [11］．

基于这些流行病学数据，我们小组有动机开展研究，以证明和关注老年人移植的可能性，即使是在经济和社会地位较低的患者中。2018年巴西基尼指数为0.53 [22]，伯南布哥州2010年基尼指数为0.63 [23]，人均收入为204.00美元(2020年3月19日)[24，25］．即使有这样的社会经济差距，在建立肾脏功能，使老年人从HD治疗中移除方面，移植仍然有好处。另外，高龄肾脏病患者不能作为排除在KT候诊对象之外的标准。

从这个意义上说，本研究有两个互补的目标。主要终点是比较老年(≥60岁)和年轻(18 - 59岁)的KT接受者，通过分析KT一年后肾功能恶化、蛋白尿、移植物丢失和死亡的风险共变量。次要终点是建立一个基于logistic回归模型的机器人，该模型能够预测老年KT受者在KT(慢性肾脏病流行病学合作(CKD-EPI) < 60 mL/min/1.73 m后肾脏功能恶化的可能性²)．

2.材料和方法

2．1.研究设计和评估数据

一项单中心回顾性队列研究对2017年1月至12月在巴西RHP/PE接受KT的年龄≥18岁患者的医疗记录(MR)进行了研究。所有选择的MR患者在KT后随访1年。排除了无法获得信息的MR或放弃治疗的患者。

将患者分为老年组(≥60岁或病例组)和年轻组(18-59岁或对照组)。患者选择和研究设计如图所示1．

数据被编入一个在线平台，并进行加密，以保持数据库的机密性和安全性。结构化之后，数据被导出到结构化查询语言(SQL)™关系数据库。所有被组访问的数据都被加密并保密，直到统计方法被执行。最后，数据集已在Microsoft Excel 2016™(Microsoft Corporation, Redmond, USA, Release 12026.20320, 2019)中解密并重新配置以进行解释。

这项研究符合《赫尔辛基宣言》(1964年)，并符合巴西国家卫生委员会第466/2012号和第510/2016号决议。巴西伯南布科大学HUOC/PROCAPE人类研究伦理委员会批准了这项研究(CAAE: 82587418.6.0000.5192)。所有的资料都是保密的。

2.2。RHP / PE使用的免疫抑制协议

Patients at high immunological risk received 2 mg/kg of thymoglobulin in three consecutive doses on days zero, three, and six plus 1 g of methylprednisolone at induction, followed by an initial maintenance with 0.2 mg/kg/day of tacrolimus, 1440 mg/day of sodium mycophenolate, and 0.5 mg/kg of prednisone with a maximum dose of 30 mg in the first week, followed by a reduction of 5 mg per week to a dose of 5 mg/day. High immunological risk was defined as retransplantation, panel-reactive antibody (PRA) of 50% or higher, or the presence of donor-specific antibody (DSA) with a mean fluorescence intensity of between 1500 and 5000.

患者在低风险免疫诱导抗胸腺细胞球蛋白组有一剂3毫克/公斤,1 g的甲强龙,紧随其后的是最初的维护与他克莫司的0.1毫克/公斤/天,3毫克/天的西罗莫司,或3毫克/天everolimus和0.5毫克/公斤强的松最大剂量30毫克的第一周,然后每周减少5毫克到每天5毫克。第一次KT组无DSA, PRA低于50%为低免疫风险。

将他克莫司调整至血清水平4 - 8 ng/mL (0.004-0.008)μg/mL)， 3 - 5 ng/mL (0.003-0.005)μg/mL)。依维莫司和西罗莫司调整至3 ~ 6 ng/mL (0.003μ/mL-0.006 μ/毫升)。

Kidneys from deceased donors aged ≥60 years or between 50 and 59 years, with two of the following criteria: (a) serum creatinine ≥1.5 mg/dL or 114.38 μmol / L;(b)蛛网膜下腔出血病史;(c)脑卒中死亡，称为扩大标准供体(ECD)，仅分配给50岁以上无PRA的患者(非致敏受者)。这种策略用于增加老年患者的肾脏分配。

２.３.Covariables分析

25个与kt前和kt后相关的协变量被细分为(a)一般协变量(性别、种族、年龄、肥胖、RRT方式和kt前RRT时间);(b) pre-KT共病共变量(SAH和DM);(c)移植免疫共变量(供体类型、组反应性抗体(PRA)、排斥反应、免疫抑制、人类白细胞抗原DR (HLA-DR)位点错配、HLA-A、HLA-B、DSA存在和移植后新发糖尿病(NODAT));感染共变量(多瘤病毒(PV)、巨细胞病毒(CMV)感染和尿路感染(UTI));(e)实验室血清共变量(血红蛋白、磷、钙、白蛋白和肌酐);(f)实验室尿液共变量(蛋白尿>0.3 g/24 h和微量白蛋白);(g)肾功能变量(KT后一年CKD-EPI估计的肾小球滤过率(gre));(h)受体共变量的临床结局(维持移植、死亡和恢复RRT)。

２.４.统计分析

数据集在解释前被统计软件包解密，然后被分类并准备进行分析。数据库的保密性得到永久维护，使用R Project™(R Foundation for statistical Computing™，Vienna, Austria, Release 3.4.2, 2019)进行统计分析。最初，描述性统计应用于Kolmogorov-Smirnov检验和Bartlett的标准。连续协变量用均数±标准差(最小-最大值)表示，分类协变量用频数和百分比表示。用Pearson卡方检验或Fisher精确检验评估变量之间的关联。学生的t-测试和曼-惠特尼U测试用于比较病例和对照组。所有的统计方法是双尾置信区间（CI）是精确的，并且显着性水平设为P< 0.05。

2．5．Logistic回归模型与机器学习算法

为了估计调整后的相关性，使用了单变量分析。采用logistic回归模型，估计调整后的关联度量，并使用优势比(OR)给出关联度量[26］．

在这项研究中，logistic回归的统计工具被用作参数，用于建模、解释和处理作为机器学习预处理步骤评估的数据的二元或多项响应。模型可以表示为 在哪里π为kt后一年后老年患者肾功能恶化的概率，是我^th响应分类的协变量，以及是对数回归系数[27］．

逐步向前应用逻辑建模方法，并使用进入模型的准则P < 0.20 in the univariate analysis, andP< 0.10与模型的退出标准一起使用。在建模的所有阶段，都考虑到生物的合理性，这是所有伴随现象解释的基础。

2.6. 模型在护理点的实际应用

In order to predict the probability of the allograft receptor developing renal function estimated by CKD-EPI < 60 mL/min/1.73 m²kt后1年，回归系数以logit方程形式表示。在这份手稿中，我们使用Microsoft Windows Form application for Borland c++， NET Framework™(Microsoft Corporation, Redmond, USA)开发了一个学习机应用程序，名为老年肾脏移植机器人(Elderly KTbot)。这个补充材料和主要的源代码可以免费在https://doi.org/10.6084/m9.figshare.12043404以便其他中心能够复制这个数学预测工具。

3.结果

3．1.研究人群的一般人口统计数据

共有118例患者接受了KT治疗，平均年龄为45.6±12.8(18-75)岁，其中51.7%为男性。其中≥60岁18例(15.3%)为老年组(病例组)，100例(84.7%)为年轻组(对照组)。老年组平均年龄(65.0±4.4岁)高于老年组(P < 0.001）比年轻组（42.0 ± 10.4年）。

在KT之前有糖尿病诊断的老年患者人数(相对风险(RR): 8.1;CI_95％：2.5–25.7）高于年轻人(P< 0.001)。此外，老年组ECD肾脏发生率较高，且该组受者均未接受活供者KT(见表)1)．在所有感染共变量(PV、CMV和UTI)、急性排斥反应和SAH的发生率方面，两组之间没有统计学差异。此外，两组间NODAT的频率也相似(对照组为17%，病例组为6%)。

３．２．免疫Covariables

HLA-A位点出现两种不匹配(P< 0.05)，老年组(66.7%)明显高于青年组(35.4%)。组间无PRA和DSA差异(见表)2)．

在在KT后的第一年实验室测试评估（表3.），只是增加蛋白尿水平的中老年人更普遍比年轻的（RR：3.9，CI_95％: 1.3—-11.7)。

蛋白尿诱发因素的综合评估(> 0.3克/ 24 h)如DM在KT和NODAT KT接受者和使用免疫抑制剂(强的松和抑制剂的哺乳动物雷帕霉素靶(mTOR))表明,只有历史的DM之前KT是蛋白尿的危险因素(OR: 20.7;集成电路_95％: 3.6—-119.6)。蛋白尿相关的协变量中没有一个对肾功能障碍模型的概率有显著影响(表)4)．

通过使用CKD-EPI方程估算肌酐清除率（CrCl）分析的肾功能评估显示两组之间存在统计差异（表1）5)．年轻组肾功能最好，CrCl均值(70.9±25.2)高(P< 0.01)，老年组为(53.3±21.1)。

３．３．逐步前进的多元分析

表格6描述CKD-EPI < 60 mL/min/1.73 m的单变量和多变量危险因素分析²．在CKD-EPI较低的危险因素中，有两个共变量显示显著性:年龄≥60岁(P = 0.01) and serum haemoglobin (P= 0.03)。

图形2在CKD-EPI < 60 mL/min/1.73 m的危险因素中，通过logistic回归模型估计的受试者工作特征的统计C和ROC曲线下面积(AUC)等于0.70²卡帕头去世一年后。

CKD-EPI概率估计的logistic回归模型的精确召回 < 60 mL/min/1.73 M²图中显示了KT后一年3.．

表格7提出了logistic回归建模的评估指标与90%的精度。敏感性为71%F₁分数为79%。

3.4。最终模型得到以下概率方程

在哪里 (纳皮尔常数或欧拉数)，年龄_≥60年年龄≥60岁= 1，年龄< 60岁= 0,Hb:血清血红蛋白，=概率，CKDEPI =根据血清肌酐CKD-EPI方程得到的滤过率值[28］．

4。讨论

4．1.模型的生物学可信性

CKD患病率的增加与发达国家的人口老龄化有关，在等待名单上的患者越来越多，KT在老年人中出现的频率更高[29］．有研究显示，接受移植手术的长者的存活率较等候移植的长者高[30.，31］．增加对已故捐赠者的接受，使用ECD器官，已成为增加KT数量和减少HD患者数量的一种策略[31］．根据Knoll等人[13，与HD患者相比，死亡率可降低41%至60%。

近年来，KT中ECD的数量有所增加，尽管其存活率低于标准死亡供体肾脏(SCDD)(16)。在本研究中，两组患者的肾移植主要来自SCDD(老年组83.3%，年轻组85.0%)。有更高的频率(P= 0.021)与年轻组(3.0%)相比，老年组(16.7%)移植了来自ECD的肾脏。

RHP/PE使用的免疫抑制方案主要将ECD肾脏分配给50岁及以上的患者，这是基于研究表明ECD移植存活率较低的基础上得出的[32，33］．此外，虽然对年轻组执行的KT 12％为活体移植，用从这种类型的供体的移植物进行无老年组的移植。多数老年患者收到标准死者捐赠肾脏以类似的方式，尽管免疫抑制方案采用。

糖尿病是一种多因素疾病，其患病率随年龄增长而增加，60岁以上患者患病率超过10% [34]. 本研究中的所有患者均采用包括他克莫司和强的松在内的方案进行免疫抑制。已知这两种药物都能诱发糖尿病[29]，尤其是在前六个月内，当它们以较高剂量使用时。钙调神经磷酸酶抑制剂[31]可引致NODAT，发病率最高达20.5% [32］．这种诱发糖尿病的作用似乎受到了衰老的影响。在45至59岁的患者中，NODAT发生的相对风险为90%，而在60岁及以上的患者中，NODAT发生的相对风险可达160% [29］．糖皮质激素与胰岛素抵抗和肝糖异生有关。钙调磷酸酶抑制剂，特别是他克莫司，诱导胰岛素分泌缺陷，干扰胰岛细胞的激活[31］．尽管如此，与年轻患者相比，老年患者中NODAT的发生率没有更高，仅发生在1例患者(6%)。这可能是由于老年人群的病例数较低影响了这一结果。

错配分析显示，在老年患者中HLA-A基因座不配型的增加具有统计学意义。也许，这一结果仅仅表示了抗原较高的人群流行率。这种统计结果没有生物学上的合理性，在多变量分析中也没有证据。

蛋白尿对肾脏疾病进展的影响在肾病学中众所周知[35，36］．较高的发生（P= 0.017)的蛋白尿(>0.3 g/24 h)在老年接受组(56.3%)和年轻组(24.7%)中观察到。蛋白尿的病因可能与mTOR抑制剂、慢性移植物功能障碍、钙调磷酸酶抑制剂肾毒性有关[37]、糖尿病肾病[29]. 移植后蛋白尿是心血管风险的独立危险因素，也是公认的肾功能丧失原因[38］．在对蛋白尿和KT后蛋白尿危险因素的联合分析中，我们发现在KT前期DM的患病率是老年组蛋白尿最具统计学意义的因素。这一结果证实了需要进一步加强在前kt阶段对抗DM的方法。尽管在logistic回归中，蛋白尿并没有显示出在KT后一年后ckd移植患者肾功能下降的重要作用。因此，在构建老年KTbot时没有使用蛋白尿。此外，老年KTbot模型显示，蛋白尿在前者对老年人肾功能的影响并不重要。尽管如此，这并不意味着蛋白尿不应该被监测和治疗。

最后，logistic回归结果显示，KT后一年肾功能变差的概率对于老年人较高，而对于血红蛋白较高的患者较低。与年轻患者相比，老年患者在KT后1年出现肾功能恶化的可能性增加了4.67。另一方面，血清血红蛋白水平每降低一个单位的血红蛋白，肾功能恶化的几率就会增加1.35。

在KT后1年的肾功能方面，老年组CrCl的平均水平低于年轻组，但有足够的储备来保持RRT。这一结果与之前的数据一致[39与老年患者相比，年轻KT患者的CrCl水平在长期预后(生存和肾功能)方面更高。然而，正如前面所讨论的，老年患者移植的风险超过了保留HD相关的风险[40］．

在巴西，戈维亚等。[41证明，与HD模式的成本相比，在成功使用两年后，治疗变得更划算。KT在巴西的手术数量仍然低于包括老年患者在内的不断增长的等待名单的需求。2018年，执行了5923 KT，相当于28.8 pmp。此外，成人5486 KT中81.5%的患者年龄在18 - 59岁之间，而60岁及以上的患者仅占18.4% [12]. 来自SBN的数据报告，2017年，34.3%的65岁及以上慢性HD患者[12］．

4．2．老年人的肾脏移植

老年患者没有正式的移植障碍。决定患者病情的不是实际年龄，而是患者的表现状况。婴儿潮时期出生的人正在变老，因此，他们成为了老年婴儿潮一代。对儿童“过剩”的担忧正让位于对老年人“过剩”的担忧。学会应对人口老龄化是很有必要的[42］．

在这种情况下，监测和遵循适当的风险分层、术前方案和kt前会诊应针对患者的可移植性。大部分高龄患者没有被列入接收对象名单，是因为他们没有接受kt会诊。甚至可以认为，由于病人的年龄而产生的偏见和非自愿的歧视，对老年人构成了真正的社会障碍，从而反映了年龄歧视[43，44］．

对于老年人来说，“与RRT相关的衰老是寻求生活质量和时间的日常挑战”[45］．在这种情况下，他们可能是年龄歧视的受害者。这个词是由罗伯特·尼尔·巴特勒在1969年发表在《老年学家》杂志上的一篇文章中创造的，用来识别针对老年人的歧视行为，包括制度上和政治上的不宽容。这些职位可能会使人们对老年人的刻板印象永久化，很少考虑他们的个人能力[43，46］．

根据巴西卫生部提供并提取的截至2019年12月的巴西SNT数据，在等待接种KT的25163名患者中，只有2911人(9.5%)年龄在60岁或以上(补充材料SM2)。这一比例因地区而异，从中西部的11.5%到东南部的19.7%，直接与该地区的人均收入和预期寿命成正比。尽管这种差异可能与较发达地区社会活跃的老年人历史上的共存有关[5］．与其他国家一样，巴西人口正处于老龄化的过程中，而这一现象是不可逆转的[8，47］．应该努力增加这一人群中KT的频率，从这个意义上说，我们的结果证实了其他[48并证明移植老年人而不造成损伤是可能的。

4．3．老年患者的歧视、新概念和新最佳做法

年龄歧视(现行术语)导致老年人在其社区内被排斥。它无处不在，也许是最“正常化”的偏见形式，因为它不像种族主义或性别歧视，它没有遭到广泛反对[44］．由于这种观点，老年人被剥夺了工作，被限制在社会服务和媒体的刻板印象中[41］．巴西需要从其他国家学习，以将老人视为社会的一体积分和积极的部分[8］．

然而，学习如何处理老年患者应该是当前所有经历巴西同样老龄化特征的国家现状的一部分。近年来，已经制定了一些指南来评估全球外科手术过程中的患者。卫星诊所的多专业团队应该接受使用老年和衰弱筛查的培训，并开始了解在临床实践中应用术前衰弱评分的考虑因素。如有疑问或缺乏训练，器官移植中心应能评估及应用长者工作表现评估分数[49］．应该避免的是，老年患者无法获得KT的好处。由于有关年龄和老化的技术知识不足或缺乏[50]，高龄不应是经过精心挑选的ESRD患者KT的绝对禁忌症。即使是在老年患者中，KT的生存率也比HD治疗高。另一点应该考虑到的是，与相同年龄的KT接受者相比，在等待名单上的老年接受者有更高的死亡率[51］．

根据此背景下，老年患者评估的新概念已经提出通过外科医生和麻醉师的社会。对证据的术前评估的基础老人是行之有效的预测手术结果，包括并发症，住院天数，函数依赖和死亡[52］．与传统的评估相比，全面的老年评估能更全面地了解个体的生理健康和功能储备。根据指引[52- - - - - -56]和老年领域评估原则，对老年人的最低术前评估应包括日常生活活动的功能评估[57]，日常生活的工具性活动[58),神经认知(59]，小型精神状态检查[60]，以及心理情感筛选[61，营养状况[62]，老年科共病累积疾病评定量表[63]、识别潜在的不当用药、术后谵妄的风险、摔倒的风险、社会支持的可用性和衰弱。

总之，临床医生、肾病学家和多专业团队应该能够将老年患者纳入KT接受者的候补名单，评估他们的临床、心理和社会状况。因此，在老年人身上进行移植的途径取决于他们是否被视为社会活跃的人。在老年人群评估中，有必要用新的指导方针和术前老年病学最佳实践来取代老年歧视。年龄不是第一年被拒绝的风险因素。长者应享有领取KT牌照的权利，或至少在轮候名单上登记。即使在社会经济不平等的情况下，仍有可能向民众提供高质量的药物。许多国家卫生系统的原则是普遍性(每个人都应该有权利)和公平性(平等对待平等，不平等对待不平等)，需要更多帮助的人应该得到更多支持。也就是说，要点是老年人需要得到更公平的对待，无论是在KT的指示方面，还是在将老年人纳入KT的等候名单方面。

4.4。Logistic回归多元模型，机器学习和小数据

Logistic regression modelling by stepwise forward is able to identify with a degree of precision and expressive criticality and the probability of elderly recipients to develop renal function CKD-EPI < 60 mL/min/1.73 m²KT后一年。产生老年KTbot的模型具有90%的准确度（积极预测值）和71%的召回率（敏感性），因为它结合了准确度和召回率的调和平均值。

的F₁测度得分被认为是模型人工学习能力的最佳判别指标之一，在本研究中为0.76。数值越接近1，说明机器学习模型的预测能力越强。值得一提的是，尽管候诊名单上的患者数量有限，但该中心的结果是非常有表达性的，没有老年人至1岁儿童死亡，并能够继续进行门诊保守治疗。

该研究的重点是展示一种研究移植受者群体的方法，并使用结合临床经验、生物学合理性和学习机的方法。创造工具来帮助预测和床边治疗是可能的。机器人的构造可以帮助理解数据的动态行为，即使是在小的不平衡组和有限的样本数量。人工智能能够处理大数据[64]和小数据[65，只要有监督和无监督的学习过程有人类参与。临床思维能够增强与主要结果相关的基本和解释性随机协变量[65］．

4.5。限制

这是一个单中心队列研究，使用二手资料和限制数量的老年患者。这可能与没有进行移植前咨询的老年人被排除在KT候补名单之外有关。本研究试图论证老年人登记在等候名单上的可能性和社会需要。在这个意义上，我们的团队通过加密平台保证了机密性，并提出了一个可以复制的模型，作为老年人的预测工具。

此外，根据殖民化的特点，该研究使用了巴西美洲印第安人、多种族（非洲后裔）、德国人、荷兰人、英国人、犹太人、阿拉伯人和葡萄牙人的后裔的混合人群[66]，以及巴西伯南布哥州的系统地理学[67］．另一方面，机器学习分析的概率指标的引入增加了已开发的多元模型的安全性，并提高了老年KT人群使用老年KTbot的安全性。

5.结论

CKD-EPI方程估计的肾同种异体移植函数在<60岁的患者中较高。KT后，老年患者并未在一年后的死亡风险较高，多元分析表明，在血红蛋白患者的老年患者后，KT较差的肾功能较差的可能性。物流回归模型证明是精确和敏感的，可用于日常医学决策。

由于KT表现为一个具有大量已知和未知变量的极其复杂的非线性和非参数系统，任何能够辅助医疗决策的工具都是受欢迎的。从这个意义上说,肾脏学服务从右投手/ PE和postgraduation项目系统工程(ppg)和健康科学大学(PPGCS)结合伯南布哥免费提供一位上了年纪的KTbot能够预测老年人人口的可能性恶化肾功能KT后一年。

数据可用性

作者证实，支持这一研究结果的数据是在补充材料中提供。老年人KTbot（补充材料）可用于在figshare免费https://doi.org/10.6084/m9.figshare.12043404，参考号12043404。

利益冲突

作者声明他们没有利益冲突。

致谢

作者感谢巴西国家移植系统(SNT)、巴西器官移植协会(ABTO)和Real医院Português de Beneficência em Pernambuco (RHP/PE)的肾脏科。特别感谢蒂亚戈·昆塔斯Câmara先生(SNT数据分析师)和Nu。Noemy Gomes(伯南布哥州移植中心协调员)和Nu。Melissa Albuquerque Moura(伯南布哥州卫生秘书处器官和组织收集处经理)。这项研究的部分资金来自Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior, Brazil (CAPES)， Finance Code 001。

补充材料

作者确认添加了三份补充材料:SM1:根据巴西联邦单位分别列出的巴西国家移植系统等待肾移植的年龄≥60岁的患者总数表。SM2:表2列出了2011年至2019年巴西国家移植系统等待肾移植患者名单中年龄≥60岁的合并数据。老年KTbot:使用logistic回归模型创建的应用程序，用于确定肾移植受者产生的估计肾功能<60 mL/min/1.73 m的概率²移植后一年。我们还提供了在微软Visual Studio中调用Windows窗体应用程序的Borland C++中的编程源代码^商标(．净框架)。应用程序和源代码可从https://doi.org/10.6084/m9.figshare.12043404．（https://doi.org/10.6084/m9.figshare.12043404补充材料）

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