Un model de optimizare bazat pe simulare pentru a studia impactul listării în mai multe regiuni și al schimbului de informații asupra rezultatelor transplantului de rinichi

Zahra Gharibi 1* și Michael Hahsler 2

Abstract:Peste 8000 de pacienți pe lista de așteptare pentrurinichitransplantul mor sau devin ineligibil pentru a primi transplanturi din cauza deteriorării sănătății. În același timp, peste 4000 de rinichi recuperați de la donatori decedați sunt aruncați în fiecare an în Statele Unite. Această lucrare dezvoltă un model de optimizare bazat pe simulare care ia în considerare câțiva factori cruciali pentru arinichitransplant pentru a se îmbunătățirinichiutilizare. Spre deosebire de majoritatea modelelor propuse, modelul de optimizare prezentat încorporează detalii despre procesul de ofertare, deteriorarea sănătății pacientului șirinichicalitatea în timp, corelația dintre sănătatea pacienților și deciziile de acceptare și probabilitatea de acceptare a rinichilor. Estimăm parametrii modelului folosind date obținute de la Rețeaua Unită de partajare a organelor (UNOS) și Registrul Științific al Recipienților de Transplant (SRTR). Folosind acești parametri, ilustrăm puterea modelului de optimizare bazat pe simulare folosind două aplicații înrudite. Primul explorează efectele încurajării pacienților să urmeze liste de așteptare în mai multe regiuni asupra rezultatelor post-transplant. Aici, un model de optimizare bazat pe simulare permite pacientului să aleagă cele mai bune regiuni în care să fie incluse pe lista de așteptare, având în vedere raportul cerere/oferta. A doua aplicație se concentrează pe un aspect al transplantului la nivel de sistem, și anume contribuția schimbului de informații la îmbunătățirea ratelor de eliminare a rinichilor și a bunăstării sociale. Investigăm efectele utilizării tehnologiei informaționale moderne pentru a accelera găsirea unui pacient potrivit cu un organ donator disponibil asupra mortalității pe lista de așteptare, a aruncării rinichilor și a ratelor de transplant. Arătăm că suportul modern al tehnologiei informației dezvoltat în prezent de Rețeaua Unită pentru Partajarea Organelor (UNOS) este esențial și poate îmbunătăți semnificativ utilizarea rinichilor.

Cuvinte cheie:model de simulare;rinichiacceptare;rinichialocare; listare cu mai multe regiuni; schimbul de informații

A lua legatura:joanna.jia@wecistanche.com

Cistanchetubulosa previne bolile de rinichi, faceți clic aici pentru a obține mostra

1. Introducere

Cronicrinichiboala (CKD) este o pierdere progresivă arinichifunctioneaza in timp. CKD este o criză de sănătate la nivel mondial, deoarece, în prezent, peste 2 milioane de pacienți suferă de boală renală în stadiu terminal (IRST) sau insuficiență renală. Numărul de pacienți diagnosticați cu BRST este de așteptat să crească cu o rată între 5 și 7 la sută în fiecare an [1]. În prezent, nu există leac pentrurinichieșec, iar pacienții cu IRST trebuie să primească frecvent dializă sau un transplant de rinichi de la un donator viu sau decedat pentru a supraviețui. Pentru majoritatea pacienților, transplantul de rinichi este tratamentul preferat care oferă o speranță de viață mai lungă și o calitate mai ridicată a vieții decât dializa. Cu toate acestea, pacienții din întreaga lume se confruntă cu o penurie cronică de rinichi donatori accesibili pentru transplant.

În prezent, în SUA, aproape 100,000 pacienți sunt pe lista de așteptare și, în medie, peste 3000 de pacienți noi sunt înrolați în fiecare lună. În fiecare an, peste 4000 de pacienți mor în așteptarea unei viețirinichitransplant, iar peste 4000 se îmbolnăvesc prea mult și sunt. Pentru a înțelege motivele din spatele ratelor atât de mari de aruncare, trebuie să ne uităm larinichiprocesul de alocare și ofertă. Există diferențe considerabile între rinichii donatori vii și cei decedați și între diferite țări. Ne concentrăm aici perinichide la donatori decedați din SUA. Cele mai importante criterii pentru alocarea rinichilor donatorului decedat sunt (1) compatibilitatea medicală donator-beneficiar, (2) factori logistici și (3) poziția pacientului pe lista de așteptare (de exemplu, timpul de așteptare, puncte). Mai precis, în SUA, Rețeaua Unită de Partajare a Organelor (UNOS) administrează Rețeaua de Procurare și Transplant de Organe (OPTN) și este responsabilă pentru colectarea datelor atât despre pacienți, cât și despre donatori. Pe lângă informațiile logistice și timpul de așteptare, datele listei de așteptare includ identitatea pacientului, factori demografici (de exemplu, sex, rasă, vârstă) și caracteristici medicale (de exemplu, grupa sanguină ABO, antigene leucocitare umane (HLA), reactive la panoul). anticorpi (PRA)). În mod similar, pentru a crea o bază de date a donatorilor decedați, UNOS obține informații despre demografia donatorului, logistica donatorului, recuperarea și conservarea și caracteristicile medicale ale donatorului. în SUA, au fost transplantați un total de 16.534 de rinichi. În ciuda cererii mari și a deficitului semnificativ de rinichi, aproximativ unul din cinci rinichi recuperați de la donatori decedați sunt aruncați [2].

Pentru a înțelege motivele din spatele ratelor atât de mari de aruncare, trebuie să ne uităm larinichiprocesul de alocare și ofertă. Există diferențe considerabile între donatorul în viață și donatorul decedatrinichiși între diferite țări. Ne concentrăm aici pe rinichii de la donatori decedați din SUA. Cele mai importante criterii pentru alocarea rinichilor donatorului decedat sunt (1) compatibilitatea medicală donator-beneficiar, (2) factori logistici și (3) poziția pacientului pe lista de așteptare (de exemplu, timpul de așteptare, puncte). Mai precis, în SUA, Rețeaua Unită de Partajare a Organelor (UNOS) administrează Rețeaua de Procurare și Transplant de Organe (OPTN) și este responsabilă pentru colectarea datelor atât despre pacienți, cât și despre donatori. Pe lângă informațiile logistice și timpul de așteptare, datele listei de așteptare includ identitatea pacientului, factori demografici (de exemplu, sex, rasă, vârstă) și caracteristici medicale (de exemplu, grupa sanguină ABO, antigene leucocitare umane (HLA), reactive la panoul). anticorpi (PRA)). În mod similar, pentru a crea o bază de date a donatorilor decedați, UNOS obține informații despre demografia donatorului, logistica donatorului, recuperarea și conservarea și caracteristicile medicale ale donatorului.

UNOS utilizează o rețea de calculatoare centralizată pentru a conecta toate organizațiile de aprovizionare cu organe (OPO) și centrele de transplant. Pentru a aloca donaterinichi, UNOS folosește sistemul său de potrivire donator-beneficiar. De fiecare dată un nou donator decedatrinichieste extras pentru transplant, UNOS aplică un algoritm de potrivire, un program care compară datele donatorilor cu datele pacienților activi aflați pe lista de așteptare. O listă ordonată de pacienți este generată folosind regulile și politicile de alocare a rinichilor. Factorii luați în considerare în crearea acestei liste includ timpul de așteptare, compatibilitatea sistemului imunitar donator-beneficiar, eligibilitatea pentru prioritatea donatorului în viață, distanța față de spitalul donator, beneficiul de supraviețuire (potrivirea longevității donator-beneficiar) și statutul pediatric.

Procesul complet de ofertare este complex și ne concentrăm aici doar pe principalele componente care sunt necesare modelului de simulare discutat în această lucrare. Procesul începe cu pacienții enumerați în OPO locale (există 58 de OPO în SUA, fiecare cu zona de serviciu desemnată), care sunt compatibili medical și au cea mai mare prioritate pe lista de așteptare. Dacă alocarea locală nu reușește, organul este oferit în regiune (SUA sunt în prezent împărțite în 11 regiuni de transplant) și în cele din urmă la nivel național. Figurile 1a,b arată 11 regiuni geografice din SUA [3] și, respectiv, ierarhia geografică a procesului de ofertă de rinichi. Mai multe detalii despre politica de achiziție și alocare a organelor sunt disponibile în [4]. Un motiv pentru a acorda prioritate pacienților locali înrinichiprocesul de atribuire este de a reduce timpul dintre prelevarea organelor și implantare. Acest timp este numit Cold Ischemia Time (CIT) și joacă un rol esențial în rezultatele transplantului de rinichi [5,6].

Figura 2 și Tabelul 1 arată variațiile regionale ale CIT, timpul de așteptare șirinichirezultatele transplantului în SUA, respectiv. Există variații substanțiale în timpul de așteptare a rinichilor donatorilor decedați în SUA. Mulți factori pot influența timpul de așteptare al pacientului până la transplant. Pe lângă factorii clinici ai pacientului, cum ar fi tipul de sânge și gradul de sensibilizare prezentat de PRA (panel reactive anticorps), geografia și locul de reședință al pacientului au un efect extraordinar asupra șansei de a accesa un transplant de rinichi în timp util. Acest lucru este important deoarece regiunile cu CIT mai lungi sunt mai susceptibile de a avea rate mai mici de supraviețuire post-transplant de grefa și pacient. Mai precis, așa cum sugerează rezultatele ratelor de supraviețuire a pacientului și a grefei la un și cinci ani în urma unui transplant de rinichi, regiunea 9 cu cel mai lung CIT dintre toate regiunile are cele mai scăzute rate de supraviețuire a pacientului și a grefei la un și cinci ani dintre toate cele 11. regiuni. De obicei, când CIT ajunge la 24 de ore, este greu să găsești un pacient care să accepte organul oferit. În cele mai multe cazuri, rinichii sunt eliminați după 48 de ore de CIT. Astfel, reducerea CIT de rinichi prin îmbunătățiri manageriale ar putea fi o modalitate rentabilă de a îmbunătăți sistemul actual de transplant și rezultatele.

Chirurgii de transplant și autoritățile de reglementare din SUA și-au exprimat îngrijorarea cu privire la nivelul ridicat observatrinichiratele de eliminare în ciuda listei de așteptare în creștere, a timpului lung de așteptare și a ratei ridicate de eliminare a listei de așteptare. Tabelul 2 demonstrează lista de așteptare și informațiile despre transplant pentru țările din SUA și Eurotransplant (ET). Eurotransplant este o organizație internațională nonprofit responsabilă de alocarea și transplantul de organe în Austria (A), Belgia (B), Croația (HR), Germania (D), Ungaria (H), Luxemburg (LR), Țările de Jos (NL) și Slovenia. (SLO). Chiar dacă numărul de donațirinichiiar transplanturile efectuate în 2019 în SUA au atins un maxim istoric, rata de eliminare a rinichilor de aproximativ 26 la sută (calculată ca număr de transplanturi de rinichi decedați peste două ori numărul total de donatori decedați) rămâne îngrijorătoare, în comparație cu ET. rata de aruncare înapoi în mare a țărilor de 20 la sută .

Cel mai frecvent motiv pentru donatorrinichirefuzul și potențiala aruncare sunt preocupări cu privire la calitatea rinichilor donatorului. Datele arată că chirurgii transplantați ar respinge rinichii de calitate scăzută pentru un pacient relativ sănătos, în speranța de a primi o ofertă mai bună în viitor [7]. În plus față derinichicalitate,rinichiratele de acceptare și de aruncare pot fi, de asemenea, afectate de procesul de alocare în sine [8]. Dovezile arată că rinichii respinși la începutul procesului de alocare sunt mai puțin probabil să fie acceptați mai târziu [9]. O altă îngrijorare este aversiunea crescândă la risc a centrelor de transplant din cauza rapoartelor specifice programului care evaluează rezultatele post-transplant. Acestea pot oferi stimulente centrelor să solicite rinichi de calitate superioară. În consecință, ei ar putea refuza rinichii adecvate pentru pacient, dar acest lucru prezintă un risc de a afecta negativ evaluarea rezultatelor lor post-transplant [8,10-15].

Un alt motiv pentru a nu observa suficient de marerinichiutilizarea este disparitatea geografică din SUA în accesul la transplantul de rinichi. Tabelul 3 arată diferențele geografice în ceea ce privește numărul de donatori decedați, OPO și centre de transplant din cele 11 regiuni. Mai multe state precum Wyoming, Idaho și Montana nu au centre de transplant, în ciuda ratei lor ridicate de donare de organe. O astfel de variație și diferență în OPO și facilități de transplant de organe poate duce la disponibilitatea incorectă a organelor, un acces redus la îngrijire și un timp lung de așteptare inutil pentru unii pacienți. Unul dintre cele cinci obiective strategice ale UNOS este de a oferi echitate în accesul la transplanturi și de a reduce disparitățile geografice [16]. Pentru a îmbunătăți șansele de a primi un organ donat bine adaptat și pentru a reduce timpul lung de așteptare, pacienții se pot muta într-o regiune cu timpi de așteptare mai scurti sau se pot înscrie în mai multe centre de transplant, de obicei situate în diferite regiuni [17]. UNOS a stabilit mai multe politici de listare care permit pacienților să fie înrolați în mai mult de un centru de transplant.

În prezent, aproximativ 4% dintre pacienți așteaptă orinichitransplanturile sunt enumerate în mai multe liste, care este cea mai mare rată dintre toate organele [18].

Ca și în cazul oricărei înscrieri pentru transplant, pacientul trebuie să finalizeze teste de evaluare și să se angajeze să respecte regulamentul centrului de transplant, cum ar fi capacitatea de a ajunge la centrul de transplant într-un anumit timp. Pentru înscrierea în mai multe centre, acest proces poate fi destul de costisitor, deoarece majoritatea companiilor de asigurări ar putea să nu ramburseze costul evaluărilor suplimentare [15,19]. În plus, pacienții care primesc transplant de organe trebuie să ia medicamente imunosupresive ca parte a îngrijirii lor post-transplant pentru a se asigura că organismul lor nu respinge un nou organ [20]. Prin urmare, o pacientă trebuie să învețe dacă îngrijirea post-transplant poate fi transferată într-un centru mai aproape de reședința ei. Fără politici de sprijin financiar adecvat pentru cheltuielile de călătorie, acest lucru ridică în mod clar o problemă în ceea ce privește echitatea și corectitudinea pe care factorii de decizie trebuie să o abordeze.

În această lucrare, introducem un model de simulare stocastică care poate fi utilizat pentru a analiza efectul modificărilor asupra sistemului de alocare a rinichilor și al procesului de ofertă. Modelul de simulare implică starea de sănătate a pacientului, calitatea donatorului-rinichi reprezentată deRinichiIndicele profilului donatorului (KDPI) [21], deteriorarea calității rinichilor donatorului din cauza acumulării CIT în timpul procesului de alocare, precum și cererea și oferta de rinichi. Mai mult, modelul ia în considerare șansa ca un rinichi donator să nu poată fi acceptat din alte motive (de exemplu, boala de scurtă durată a pacientului, resurse chirurgicale insuficiente, rezultat de potrivire încrucișată). Folosind parametrii modelului estimați din datele furnizate de UNOS și Registrul Științific al Recipienților de Transplant (SRTR), aplicăm modelul de simulare pentru a investiga următoarele două tendințe cruciale pentru îmbunătățirea ratelor de transplant de rinichi donatori:

1. Listare multiplă: transferul într-o regiune cu un timp de așteptare mai scurt sau lista de așteptare în mai multe regiuni poate ajuta un pacient prin creșterea șanselor de a primi un transplant de rinichi mai devreme. În consecință, pacientul poate îmbunătăți rezultatele post-transplant datorită deteriorării mai puține a stării de sănătate a stării pe dializă. Cu toate acestea, dezvoltarea unei strategii care să ghideze decizia pacientului de a transfera sau de a include mai multe liste nu este ușoară. Formulăm decizia ca o problemă de maximizare a utilității sub un set de constrângeri de buget, distanță și facilitate la nivel regional. Oferta și cererea variază foarte mult în cele 11 regiuni din SUA și pentru diferite tipuri de sânge. O astfel de variație are ca rezultat timpi de așteptare foarte variați, conducând la diferite utilități așteptate și strategii optime de acceptare a rinichilor (exprimate ca praguri optime de calitate a rinichilor). Pentru a determina utilitatea unui pacient pentru diferite regiuni, folosim modelul de simulare pentru a obține utilitatea în cadrul deciziilor individualizate de acceptare optimă a transplantului de rinichi, bazate pe starea de sănătate a pacientului și oferta și cererea pentru grupa sanguină a pacientului. Folosim informațiile obținute pentru a rezolva problema de optimizare și a obține o politică optimă de selecție a regiunii.

2. Tehnologia informației: Comunicarea rapidă și precisă între UNOS și centrele de transplant este necesară pentru a face alocarea de organe mai eficientă, ceea ce devine chiar mai critic în fața pacienților cu mai multe liste. UNOS are scopul de a crește utilizarea tehnologiei informației în alocarea și transplantul de organe. Ei au implementat un sistem online securizat care colectează date pentru a spori capacitatea sistemului de transplant de a îmbunătăți șansele pacientului de a primi un organ care salvează vieți. Pe măsură ce tehnologia a evoluat, UNOS încurajează, de asemenea, dezvoltarea și utilizarea tehnologiei moderne, cum ar fi dispozitivele mobile, pentru o analiză mai rapidă și mai eficientă a donatorilor.rinichioferă o rată mai mare de utilizare a rinichilor [22]. De exemplu, dispozitivele mobile vor facilita colectarea la zi a disponibilității pacienților pentru transplant (de exemplu, printr-o aplicație). Folosind aceste informații, OPTN va aloca rinichiul mai rapid, reducând deteriorarea și eliminarea rinichilor. În cazul ideal de informare perfectă, OPTN ar putea găsi primul pacient de pe lista de așteptare care va accepta instantaneurinichi, reducând CIT și aruncarea înapoi la minimum. Simularea prezentată evaluează efectul unui caz realist de partajare imperfectă a informațiilor.

   
   

   
   

2. Studiul literaturii

În această secțiune, trecem în revistă atât studiile medicale, cât și cele analitice despre transplantul de organe relevante pentru această lucrare. Pentru lucrările medicale, ne concentrăm în principal pe CIT și așteptarea timpului la dializă ca doi factori de risc independenți gestionabili care contribuie eficient la rezultatele transplantului renal. Pentru secțiunea analitică, examinăm lucrările care se încadrează în unul sau ambele dintre cele două fluxuri de cercetare legate de luarea deciziilor de acceptare a organelor donatoare decedate și de proiectarea procesului de alocare.

2.1. Literatura medicala

Mai mulți cercetători din America de Nord, America de Sud și Europa au studiat asocierea dintre CIT șirinichirezultatele transplantului [23,24]. Analiza efectuată de Nieto-Ríos et al. [25] arată că CIT este un factor de risc independent pentru funcția întârziată a grefei (DGF). Mai exact, riscul de a dezvolta DGF crește pe măsură ce CIT depășește 18 ore. Cu toate acestea, nu are un impact negativ asupra rezultatelor respingerii acute sau pierderii grefei la un an după transplant.

Un studiu francez de Debout et al. [26] constată că riscul de eșec al alogrefei post-transplant și de mortalitate crește considerabil pentru fiecare oră suplimentară de CIT. Un studiu similar realizat de Valdivia et al. [27] în Andaluzia, Spania, confirmă faptul că CIT prelungit poate afecta atât ratele de supraviețuire ale pacientului, cât și ale grefei. Studiul sugerează că CIT lungă poate crește riscul unei funcțiuni inițiale deficitare a grefei, indiferent de vârsta donatorului și a primitorului. Pe măsură ce CIT crește, crește și șansa de DGF. Cu toate acestea, asocierea dăunătoare a CIT prelungită cu riscul de DGF nu este amplificată la donatorii mai în vârstă (de exemplu, criterii extinse, donatori). Studiul arată că efectul CIT asupra respingerii acute a transplantului renal (ARTR) este mai vizibil în rândul pacienților supușirinichiretransplant. Analiza sugerează, de asemenea, că rinichii donați cu un CIT de 24 de ore sau mai mult prezintă un risc mai mare de ARTR în comparație cu cel al organelor cu CIT mai mic de 12 ore. Koizumi și colab. [6] raportează că variațiile regionale ale rezultatelor la rinichi au fost observate în SUA, dar motivul principal din spatele acestor variații este neclar. Studiul dezvăluie variații semnificative ale timpului de ischemie la rece (CIT) între regiuni pentru rinichii donatorilor. Mai exact, ei constată că regiunile cu CIT mai lungă sunt mai susceptibile de a avea o rată de supraviețuire a rinichilor post-transplant mai mică. Ei sugerează că îmbunătățirile manageriale pot fi o alegere rentabilă pentru a îmbunătăți performanța actuală a sistemului de transplant și potențialul de a reduce ratele de eliminare a organelor.

Meier-Kriesche și colab. [28] utilizează datele din Registrul Sistemului de Date Renale al Statelor Unite (USRDS) pentru a lua în considerare potențiala asociere dintre timpul de așteptare și rezultatele transplantului renal. Studiul lor confirmă că timpul lung de așteptare este un factor de risc semnificativ care afectează negativ beneficiile de supraviețuire ale transplantului renal. Drept urmare, ei sugerează că, cu cât pacienții cu IRST primesc mai devreme un transplant renal, cu atât sunt mai mari șansele lor de supraviețuire pe termen lung. Meier-Kriesche și Kaplan [29] investighează importanța timpului de așteptare la dializă ca factor de risc independent cel mai substanțial asuprarinichirezultatele transplantului. Ca parte a analizei lor, ei aplică estimările Kaplan-Meier și modelele de riscuri proporționale Cox pe baza de date a sistemului de date renale din SUA pentru a explora efectul timpului de așteptare asupra donatorului decedat.rinichirezultate. Descoperirile lor arată că ratele de supraviețuire a grefei la cinci și zece ani sunt semnificativ mai scăzute în rândul primitorilor de rinichi perechi care au așteptat mai mult de doi ani pentru dializă, comparativ cu cei perechi.rinichibeneficiarii cu un timp de așteptare mai mic de jumătate de an.

2.2. Literatură analitică

Literatura analitică se concentrează pe proiectarearinichiproces de alocare și utilizează adesea modele de simulare. Problemele discutate sunt eficacitatea și echitatea procesului de alocare și efectul deciziei de acceptare a rinichilor.

Pentru a analiza procesul de alocare utilizat în anul 2000, Zenios et al. [30] propun alocarea dinamică a resurselor care maximizează speranța de viață a pacientului de la primirea unui transplant de rinichi minimizând în același timp inechitatea dintre pacienți. Modelul de simulare construit arată că politica de alocare a organelor utilizată în prezent mărește speranța de viață a pacientului ajustată în funcție de calitate și reduce timpul de așteptare așteptat.

Therinichidecizia de acceptare este esențială pentru un întreg flux de cercetare. Ahn și Hornberger [31] dezvoltă un model teoretic care ia în considerare sănătatea pacientului în luarea unei decizii de acceptare/respingere cu privire la calitatea rinichilor oferiti. Analiza lor arată că un pacient relativ sănătos își poate permite să fie selectiv în ceea ce privește calitatea donatorului.rinichiși așteptați-vă să primiți un rezultat post-transplant mai bun acceptând un rinichi de înaltă calitate. Efectul alegerii pacientului asupra sistemului de alocare a organelor este studiat de Su și Zenios [32]. Studiul introduce un model de așteptare care analizează efectele alegerii pacientului asupra ratelor de respingere a rinichilor prin evaluarea performanței sistemului de așteptare atât în ​​conformitate cu politicile first-com-first-serve (FCFS) cât și pe ultimul venit-primul servit (LCFS). Ei ajung la concluzia că LCFS este mai eficient decât FCFS. De fapt, spre deosebire de LCFS, politica FCFS stimulează pacienții să refuze rinichi de calitate scăzută, ceea ce duce la o utilizare scăzută a rinichilor. Pe de altă parte, modelul arată că politica LCFS obține o utilizare optimă a organelor. Într-un alt studiu, Su și Zenios [33] investighează rolul alegerii pacientului în alocarea rinichilor folosind un model de atribuire stocastică secvenţială. Modelul abordează conflictul dintre alegerea pacientului și bunăstarea socială. Analiza are în vedere două scheme, în care prima presupune că pacienții trebuie să accepte orice rinichi oferit. Prima cea mai bună soluție este găsirea unei politici de alocare care să maximizeze bunăstarea socială. Prin introducerea alegerii pacientului, politica de cea mai bună calitate este modificată pentru a obține o politică de cea mai bună calitate. Ca urmare, este introdusă o condiție de compatibilitate a stimulentelor, care obligă politica de alocare să fie concepută astfel încât să se asigure că pacienții vor accepta orice ofertă de rinichi. Su și Zenios [34] introduc un model de proiectare a mecanismului pentru alocare de organe care ia în considerare alegerea pacientului. Pacienții precizează tipurile de rinichi (de exemplu, calitatea) pe care doresc să le primească la aderarea la lista de așteptare pentru transplant de rinichi (nu la momentul ofertei de rinichi donatorului) și se alătură la coada care servește tipul de rinichi declarat. În acest fel, modelul reduce procesul lung de căutare prin identificarea pacienților adecvați care doresc să accepte mai eficient rinichii donatori recuperați.

Corectitudinea și echitatea sunt subiecte importante Bertsimas et al. [35] studiază disparitățile geografice în ceea ce privește accesul la donatorul decedatrinichi. Ei folosesc o aproximare fluidă pentru un model de așteptare pentru a formula modul optim pentru ca un pacient să fie înrolat pe listele de așteptare ale mai multor centre de transplant. Obiectivul pacientului este de a maximiza speranța de viață minimizând în același timp costul aglomerației. Prin combinarea rezultatelor analitice, de simulare și numerice, acestea arată că listarea multiplă promovează foarte mult echitatea geografică și crește donatorulrinichilivra. A avea mai mulți donatori duce la o rată mai mare de transplant și reduce rata mortalității pacienților pe lista de așteptare. Câteva studii [36–38] au dezvoltat modele care permit unei perechi incompatibile de donator-recipient să primească în continuare un rinichi de un donator viu prin intermediul unui schimb cu alte perechi incompatibile de donator-recipient. În timp ce majoritatea modelelor existente urmăresc să maximizeze numărul total de posibile schimburi de rinichi și bunăstarea socială, ele nu iau în considerare componenta de corectitudine definită ca satisfacție donator-beneficiar. Lee şi colab. [39] prezintă un model de programare stocastică în două etape care ia în considerare corectitudinea în programele de schimb de rinichi cu donatori vii. Studiul examinează mai multe scenarii pentru a investiga efectul echității asupra rezultatelor schimbului de rinichi. Rezultatele numerice arată îmbunătățirea rezultatului programului de schimb de donatori vii atunci când se ia în considerare corectitudinea în potrivirea perechilor incompatibile. Rețineți că unele studii discutate aici iau în considerare impactul echității în transplantul de rinichi vii; cu toate acestea, ne concentrăm doar pe transplanturi folosind rinichi de la donator decedat.

Simulările prezentate în literatură folosesc ipoteze puternice. De exemplu, Su și Zenios [33] presupun că pacienții trebuie să accepte orice ofertărinichi, sau la [34] pacienți nu își pot modifica calitatea renală aleasă inițial. În plus, majoritatea simulărilor se concentrează de obicei pe o singură variabilă. De exemplu, studiul lui Ruth et al. [40] se concentrează pe lungimea listei de așteptare. Studiul propune un model de simulare pentru procesul de alocare a organelor și constată că, în condițiile de alocare a organelor din 1985, lungimea listei de așteptare va continua să crească. Modelul de simulare pe care îl prezentăm în această lucrare oferă o imagine mai detaliată, luând în considerare efectul deciziilor pacientului, cererea și oferta în diferite regiuni, eficiența procesului de alocare și efectul așteptat al utilității post-transplant.

culturism cistanche

3. Descrierea modelelor

În secțiunile următoare, vom discuta în detaliu componentele principale atât ale modelelor de simulare, cât și ale modelelor de optimizare. Modelele de simulare includ pacient (cererea de organe), donator decedatrinichisosirea (aprovizionarea cu organe), procesul de oferire consecutivă a rinichilor donatorului decedat pentru a găsi pragul optim de calitate a rinichilor și utilitatea așteptată după transplant pentru un pacient cu un anumit nivel de sănătate. Apoi utilizăm rezultatul modelului de simulare ca coeficienți ai funcției obiective a modelului de optimizare pentru a recomanda o politică de listări multiple și pentru a sugera un set de regiuni pe care pacientul le poate alege.

3.1. Model de simulare

Dezvoltăm un model de simulare care permite pacientului să identifice cel optimrinichiprag de calitate care maximizează utilitatea ei post-transplant. Parametrii modelului depind de oferta și cererea regiunii pacienților. Simulămrinichistrategia de acceptare și utilitatea post-transplant rezultată corespunzătoare fiecărui transplant. Figura 3 ilustrează procesul de simulare. Discutăm componentele cheie în secțiunile următoare.

3.1.1. Cererea de organe

Cererea este reprezentată de pacienții aflați pe lista de așteptare. Împărțim pacienții în mai multe grupuri de pacienți competitivi care pot primi același tip de organ donator decedat, în funcție de grupele de sânge și de alte criterii clinice. Modelăm fiecare grup separat. Vom lua în considerare interacțiunea dintre grupuri (de exemplu, unii pacienți cu grupa sanguină AB pot primi organe de la donatori cu orice grupă de sânge) prin ajustarea alimentării cu organe la grupurile individuale.

Fiecare grup competitiv de pacienți este modelat de o coadă legată de grupa sanguină j unde j ∈ {A, B, AB, O}. Pacienții își pot alătura coada de așteptare (de exemplu, în funcție de grupa de sânge) cu rata de λj și pot fi serviți de donatori compatibili. Compatibilrinichiajunge la coada de grupă de sânge j cu o rată de µi. De exemplu, pentru coada de grupă de sânge A, compatibilrinichisunt de tipurile A și O. Pacienții părăsesc lista de așteptare j cu o rată de transplant de ηi când (1) acceptă un rinichi oferit sau (2) cu o rată de θi fie se îmbolnăvesc prea mult pentru transplant, fie mor pe lista de așteptare . Structura modelului de așteptare este prezentată în Figura 4.

În urma studiului din [34], pacienții de tip sanguin j ajung conform unui proces Poisson cu rata de sosire a λj pentru a se înscrie pe lista de așteptare. Pacienții se înscriu pe lista de așteptare în model cu o stare de sănătate inițială neobservabilă h0 reprezentând timpul rămas pe care îl pot supraviețui la dializă atunci când se înscriu. Modelăm distribuția h0 în populația de pacienți folosind o distribuție Weibull. Distribuția Weibull este adesea folosită în analiza de supraviețuire pentru a reprezenta timpul până la eșec, deoarece este capabilă să exprime ratele de eșec care sunt în scădere, constante sau în creștere în timp. Sănătatea pentru un pacient simulat, h0, este atunci realizarea unei variabile aleatoare H0 ∼ Weibull(a, b), unde a și b sunt parametrii de scară și, respectiv, de formă. Pacienții pleacă de pe lista de așteptare dacă fie (1) primesc un transplant, fie (2) părăsesc coada din cauza sănătății precare (sau deces). Deoarece h0 este timpul în care pacienta poate supraviețui la dializă atunci când se alătură listei de așteptare (adică, indexul indică faptul că până acum a așteptat zero ani), starea de sănătate reală după așteptarea de w ani este hw {{1{{ 11}}}} h0 − w ceea ce înseamnă că pacientul va părăsi lista de așteptare cel târziu când w=h0.

3.1.2. Aprovizionarea cu organe

În urma [34], donator compatibil decedatrinichiajunge la coada pentru grupa de sânge j conform unui proces Poisson omogen independent cu rata de sosire µj. OPTN a definit arinichimetrica de calitate numită Kidney Donor Profile Index (KDPI) care încorporează zece factori clinici ai donatorilor pentru a clasifica rinichii în funcție de supraviețuirea renală estimată după transplant [41]. KDPI ia în considerare următoarele caracteristici ale donatorului: vârstă, înălțime, greutate, etnie, dacă donatorul a decedat din cauza pierderii funcției inimii sau a funcției creierului, accident vascular cerebral ca cauză a decesului, antecedente de hipertensiune arterială, antecedente de diabet, expunere la virusul hepatitei C, creatinina serică (o măsură a funcției renale). Prin construcție, KDPI este aproape de distribuit uniform pe toți rinichii recoltați într-un anumit an. Urmând KDPI, modelăm calitatea unui rinichi de donor care ajunge, prezentată cu q0 ca realizarea unei variabile aleatoare Q ∼ Unif(0, 1). Folosim 0 pentru a reprezenta cea mai scăzută și 1 cea mai înaltă calitate a rinichilor, adică q0=1 - KDPI. Când un nou rinichi donator devine disponibil în simulare, atunci rinichiul este oferit simultan unui grup de g pacienți cu o fereastră de timp specificată pentru a lua în considerare oferta și a lua decizia de acceptare/respingere. Dacă nimeni din grupul de g pacienți nu poate accepta rinichiul după timpul alocat, atunci rinichiul este oferit următorului grup de g pacienți de pe lista de așteptare. Procesul de alocare continuă până când organul este fie acceptat de către un pacient, fie aruncat (din cauza unei căutări nereușite sau a plasării organului). Pentru deficitul de rinichi actual al donatorilor, avem µj < λj,="" adică="" rinichii="" ajung="" cu="" o="" rată="" mai="" mică="" decât="" pacienții="" noi.="" îndepărtarea="" pacientului="" din="" cauza="" sănătății="" sau="" a="" morții="" menține="" coada="" la="" o="" dimensiune="" finită.="" listele="" de="" așteptare="" mai="" lungi="" duc="" la="" timpi="" de="" așteptare="" mai="" lungi="" și="" o="" deteriorare="" mai="" mare="" a="" stării="" de="" sănătate="" a="" pacienților.="" la="" rândul="" său,="" aceasta="" crește="" rata="" de="" îndepărtare="" (pacienții="" care="" pleacă="" fără="" să="" primească="" un="" transplant).="" lungimea="" cozii="" se="" stabilizează="" la="" echilibrul="" în="" care="" rata="" de="" transplant="" plus="" rata="" de="" îndepărtare="" a="" pacientului="" se="" potrivește="" cu="" rata="" de="" sosire="" a="">

3.1.3. Decizia de acceptare/respingere a rinichilor

În timp, ca procesul de donatorrinichioferta continuă, rinichiul acumulează CIT și calitatea acestuia se deteriorează. Modelăm această deteriorare ca qt {{0}} f(q{0, δ, t). În această ecuație, t reprezintă CIT acumulat și q0 reprezintă calitatea rinichilor în momentul recuperării când t=0. Variabila δ reprezintă un factor de deteriorare a calității rinichilor. Cerem ca funcția de calitate f să descrească în δ și t, adică ∂ f(q0,δ,t)∂δ < 0="" și∂="" f="" (q0,δ,t)="" ∂t="">< 0.="" în="" modelul="" de="" simulare,="" măsuram="" timpul="" ca="" multipli="" ai="" timpului="" permis="" pentru="" o="" rundă="" de="" oferte.="" dacă="" pacienții="" au="" la="" dispoziție="" o="" oră="" pentru="" a="" decide,="" atunci="" t="" reprezintă="" orașul="" acumulat="" în="" ore.="" modelăm="" rinichiul="" accept/respinge="" decizia="" pacientului="" și="" transplantul="" ulterior="" în="" două="" etape.="" în="" primul="" rând,="" pacientul="" folosește="" o="" strategie="" de="" prag="" pentru="" a="" decide="" dacă="" este="">rinichieste acceptabil. Pacientul ar accepta oferta dacă qt Mai mare sau egal cu k, unde k este pragul de calitate renală decis de pacient și chirurg. Pentru rinichi acceptabili, luam in considerare mai multi factori legati de sanatatea pacientului si de centrul de transplant. În modelul de simulare, folosim probabilitatea ca transplantul să fie efectuat, având în vedere că un rinichi acceptabil este oferit ca

unde p(factorii pacientului) reprezintă situația medicală specifică a pacientului și orice fapt pe care pacientul sau chirurgul îl poate decide împotrivarinichidin motive care nu sunt explicate doar de calitatea rinichilor (de exemplu, pacientul este temporar setat inactiv pe lista de așteptare, rezultat nefavorabil de potrivire încrucișată). Probabilitatea p(factorii de centru) reprezintă pregătirea centrului de transplant (de exemplu, disponibilitatea personalului, săli de operație, etc.) precum și considerații ale impactului transplantului asupra evaluării performanței centrului. Pacienta își alege pragul de decizie k în consultare cu medicul chirurg. Un astfel de prag va fi influențat de starea de sănătate a pacientului h0, deoarece un pacient căruia îi rămâne mai mult timp pentru dializă va aștepta un rinichi de mai bună calitate. Modelăm această relație în simulare alegând pentru fiecare pacient dintr-o variabilă aleatoare K ∼ Unif(0,1) care este corelată cu sh0 pacientului reprezentat de un coeficient de corelație a rangului lui Spearman de ρH 0, K.

3.1.4. Utilitatea post-transplant a pacientului

Dacă pacientul acceptă donatorul decedatrinichioferta și are loc transplantul, un pacient primește utilitate post-transplant. Utilitatea post-transplant depinde de calitatea rinichilor la timpul transplantului qt și de timpul de așteptare al pacientului w, rezultând starea de sănătate a hw=h0 − w. Utilitatea post-transplant poate fi împărțită în două componente

unde B(·) reprezintă beneficiul pentru pacient în funcţie derinichicalitate, iar D(·)contează pentru deteriorarea pacientului pe lista de așteptare. Împărțirea utilității în aceste două componente are avantaje pentru estimarea parametrilor din date. Funcția B(·) poate fi văzută ca beneficiul pacientului dacă ar primi un rinichi cu qt de calitate fără a aștepta. Funcția beneficiu trebuie să se asigure că crește odată cu sănătatea pacientului h{{0}} și cu calitatea rinichilor, adică ∂B(∂hh{00, qt) > 0 și ∂ B(∂hq0t, qt) > 0. D(·) reprezintă un cost sub forma unui factor de deteriorare datorat așteptării w pentru rinichi. Funcția de cost trebuie să crească pe măsură ce timpul de așteptare crește și scade odată cu starea de sănătate a pacientului, adică o modalitate obișnuită de a defini funcții precum B(·) este sub forma regresiei logistice pentru supraviețuire propusă de Cox [42] care modelează șansele condiționate de murind în orice moment dat supraviețuirii până în acel moment în ceea ce privește

unde m(h{{0}}) indică rezultatul transplantului pentru un pacient cu nivelul de sănătate h0 care a primit imediat un rinichi perfect (qt=1) (w {{3} }}). Desigur, m(h0) crește odată cu starea de sănătate a pacientului h0. Folosim pentru D(·) funcția de la

unde controlează rata de deteriorare. Factorul de deteriorare este egal cu unu (adică, nicio deteriorare) când timpul de așteptare este zero (w {{0}}). Dacă pacientul așteaptă un rinichi de foarte bună calitate și epuizează timpul (adică w=h0), atunci factorul de deteriorare devine zero. Forma funcțională aleasă este foarte flexibilă și poate exprima o deteriorare liniară ( {{ 4}}), încetinirea deteriorării ( > 1) și creșterea deteriorării ( < 1).="" estimând="" parametrii="" din="" date="" și="" utilizând="" optimizarea="" simulării,="" putem="" găsi="" pentru="" fiecare="" pacient="" cel="" mai="">rinichipragul de calitate k∗care maximizează utilitatea post-transplant.

3.2. Selecția regiunii și modelul de optimizare a listelor multiple

O pacientă își poate îmbunătăți șansele de a primi un transplant prin mutarea într-o regiune diferită (selectarea regiunii) sau prin listarea în centre de transplant din mai multe regiuni. Pentru a ajuta pacientul să identifice un set de regiuni pentru înrolare multiplă, utilizăm modelul de simulare pentru a calcula parametrul optim de politică de prag k∗i și utilitatea maximă așteptată pe care este probabil să o obțină un pacient de la un transplant în fiecare regiune. Aceasta este reprezentată de 11valori de utilitate Ui(k∗i , h0, w), i ∈ 1, 2, . . . , 11. Pentru simplitate, scriem Ui(k∗i ) pentru a reprezenta utilitatea așteptată după transplant pentru un pacient cu h0 și w date. Selectarea regiunii se face acum prin alegerea regiunii cu cea mai mare utilitate.

Pentru listarea multiplă, reprezentăm acțiunea de înscriere în regiunea i prin variabila de decizie binară

Pacientul are 11 variabile de decizie, câte una pentru fiecare regiune. Presupunem că pacienta va dori să-și mărească șansele prin listarea în cele mai bune regiuni cu cea mai mare utilitate așteptată, având în vedere un set de constrângeri. Aceasta poate fi formulată ca următoarea problemă de optimizare.

Însumând utilitatea regiunii se asigură că regiunile cu cele mai mari utilități sunt incluse în soluție. Prima constrângere asigură că soluția satisface bugetul total C al pacientului dat. A doua constrângere ia în considerare distanța maximă D pe care pacientul o poate parcurge pentru a ajunge în timp la centrul de transplant. A treia constrângere ia în considerare așteptările pacientului cu privire la performanța regiunii P și, în final, ultima constrângere limitează rito să fie 0 sau 1. Deoarece numărul de regiuni este mic, cu doar 11, această problemă poate fi rezolvată prin enumerare.

4. Aplicații și rezultate numerice

Începem această secțiune prin estimarea parametrilor necesari pentru modelul de simulare și apoi prezentăm modul în care modelul poate fi utilizat pentru două aplicații. Prima aplicație ilustrează modul în care modelul poate oferi un ghid strategic pentru a sprijini alegerea unui pacient de a se muta într-o regiune diferită sau de a se înscrie în mai multe regiuni.

A doua aplicație analizează potențialele beneficii ale utilizării tehnologiei moderne de partajare a informațiilor (de exemplu, prin intermediul aplicațiilor pentru smartphone) pentru a îmbunătăți bunăstarea socială prin creșterea utilității post-transplant a pacienților șirinichiratele de utilizare.

culturism cistanche

4.1. Estimarea parametrilor

Folosim date de la UNOS și SRTR pentru a estima parametrii modelului. Extragem datele UNOS pentru anul 2019 pentru a estima adăugările listei de așteptare și donatoriirinichilivra. Pentru calcularea timpului de așteptare, folosim valorile raportate de SRTR. Sistemul de date SRTR conține date medicale și demografice detaliate pentru toți donatorii, pacienții aflați pe lista de așteptare și beneficiarii de transplant din SUA. Setul de date utilizat constă din peste 400,000 de pacienți care primesc pentru prima dată transplanturi de rinichi de la donator decedat între octombrie 1987 și sfârșitul anului 2019.

Rapoartele anuale ale SRTR și UNOS oferă informații despre sosirea de organe și activitatea pe lista de așteptare (de exemplu, statisticile de adăugare și prelevare a pacienților). Folosim aceste date pentru a estima λj și µjin pentru fiecare perioadă.

Un factor important pentru estimarea ratei de sosire a rinichilor la o coadă de grupă de sânge j este compatibilitatea grupului de sânge între pacienți și donatori. Conform criteriilor de compatibilitate a grupului sanguin, donatorii cu grupa sanguină O sunt donatori universali ale căror organe renale pot fi oferite pacienților de toate tipurile de sânge. Pe de altă parte, donatorii cu grupa de sânge AB își pot dona rinichii numai pacienților cu grupa sanguină AB, în timp ce aceștia sunt primitori universali de toate tipurile de sânge. Tabelul 4 arată compatibilitatea grupului de sânge pentru un transplant de rinichi în detaliu. Această lucrare raportează numai rezultatele pentru grupa de sânge A. Rezultatele pentru alte tipuri de sânge pot fi obținute în mod similar. Tabelul 5 prezintă donatori și sosiri de pacienți pentru grupa de sânge A.

Pe baza datelor SRTR, pacienții de tip sanguin A primesc în medie 94% și 6% din organe de la donatori de tipul de sânge A și, respectiv, O, ceea ce se reflectă înrinichiparametrul de furnizare µj din Tabelul 5. Urmând schema de ofertă curentă utilizată de OPTN în SUA, utilizăm dimensiunea grupului de pacienți de g=5 în modelul nostru de simulare. Am stabilit rata de degradare a rinichilor δ la 5% conform rapoartelor conform cărora organele sunt rareori utilizate după un CIT de 48 de ore [6]. La δ=0.05, calitatea rinichiului se deteriorează la (1 - 0.{05) {{10}}.5 la sută din calitatea sa inițială după 48 de ore. Pe baza discuțiilor cu un colaborator medical, folosim o probabilitate de transplant p(transplant)=0,8 pentru toate regiunile. O probabilitate pentru fiecare regiune ar putea fi, de asemenea, estimată din date, dar informațiile despre respingerea ofertelor de rinichi nu ne sunt disponibile momentan. Parametrii , și pentru funcția de beneficiu B(h0, qt) și factorul de cost C(h{{30}}, w) pot fi estimați dacă datele de rezultat, inclusiv postarea -supravietuirea transplantului este disponibila. Cu toate acestea, deoarece setul nostru de date nu include aceste date, folosim=0.4,=8 și=0.5 în simularea noastră. Adăugăm pacienții la lista de așteptare cu un h0 de sănătate extras dintr-o variabilă aleatoare H0 cu o distribuție Weibull. Folosim un parametru de scară a=8 și un parametru de formă b=2 pentru a obține o sănătate medie de aproape 7 ani și aproximativ 90% din populație sub 12 ani. Folosim o corelație de rang Spearman ρ(H0, K) de 0,2, apropiată de corelația dintre calitatea renală acceptată și sănătatea pacientului observată în date.

4.2. Selectarea regiunii și listare multiplă

Pentru a ilustra abordarea de selecție a regiunii, raportăm rezultatele pentru un pacient țintă cu grupa sanguină A, un an de viață pe dializă (h0=1), care se află în prezent pe poziția 100 a listei de așteptare. Îndeplinim lista de așteptare cu pacienți generați aleatoriu (a căror sănătate este extrasă dintr-o distribuție Weibull cu un prag de politică corelat). Efectuăm aceeași simulare de 100 ori fiecare pentru valorile pragului de decizie k ∈ {0, 0,1, 0,2, · · ·, 0,9} și facem o medie a rezultatelor celor 100 de rulări pentru a estima utilitatea așteptată pentru fiecare prag.

Tabelul 6 raportează rezultatele pentru pragul optim, k∗i , rezultând cea mai mare utilitate așteptată după transplant, Ui(k∗i ), pentru fiecare regiune. Therinichirata de sosire la coadă (pacienți de pe lista de așteptare de tip sanguin A) pe an este µA și qt este calitatea medie a rinichilor transplantați. De exemplu, dacă pacientul țintă este înrolat în regiunea 6, un prag de k=0.65 este optim, ceea ce duce la o utilitate de 9,6 ani. În schimb, dacă este înrolată în regiunea 2, decizia optimă poate fi până la 0,85 cu o utilitate de 13,22 ani.

Tabelul 7 reprezintă datele estimate pe care le-am folosit în modelul nostru de optimizare pentru a găsi un set de regiuni fezabile pentru un pacient de grupa sanguină A presupus că trăiește în prezent și este înrolat în regiunea 6. Utilizăm un set de date UNOS pentru a estima timpul de așteptare așteptat și { {2}}rata de supraviețuire pe ani pentru astfel de pacienți în toate cele 11 regiuni. În fiecare regiune, alegem un oraș important și estimăm costul de trai lunar corespunzător utilizând indicele de cost al vieții al orașului. Costul evaluării este definit ca produsul numărului total așteptat de evaluări până larinichitransplant și costul pe evaluare. Numărul estimat de evaluări este estimat pe baza unei politici de reevaluare de 6-lună impusă de majoritatea centrelor de transplant. În general, pacienta este responsabilă pentru plata costului evaluării periodice dacă dorește să fie înscrisă în mai multe regiuni, deoarece majoritatea polițelor de asigurare acoperă costul evaluării periodice a unei singure înregistrări. Costul total se calculează după cum urmează: suma totală de bani pe care trebuie să o plătească un pacient (numărul de evaluări înmulțit cu costul evaluării) plus costul călătoriei și șederii în altă regiune timp de trei zile.

Ca exemplu, presupunem aici că pacientul are un buget de C=$15,000. De asemenea, poate călători până la D=1500 mile, iar așteptările ei minime de la performanța unei regiuni este de 75% din supraviețuirea pe cinci ani. Intenționând să-și maximizeze rezultatul post-transplant sub aceste trei constrângeri, modelul nostru constată că, pe lângă regiunea de origine 6, pacienta poate fi înrolată și în regiunile 5, 4 sau 8, regiunea 5 oferind cea mai mare utilitate așteptată. OPTN se angajează să ofere echitate în accesul la transplanturi și să reducă disparitățile geografice [16]. În cadrul listei multiple gratuite, pacienții au un stimulent să se înscrie în cât mai multe regiuni, având în vedere constrângerile bugetare. Aceasta înseamnă că accesul la transplant este afectat de resursele financiare ale pacientului, ceea ce poate pune o problemă în ceea ce privește echitatea și corectitudinea. Cu toate acestea, pe termen lung, selecția liberă a regiunilor și înregistrările multiple pot reduce disparitățile geografice. Mai mulți pacienți se vor înrola în regiunile care oferă în prezent o utilitate mai mare, nivelând disparitățile de cerere și reducând decalajul de utilitate. În acel moment, avantajul de a avea mai mult buget pentru a se înrola în mai multe regiuni se va diminua, ceea ce duce la o situație mai echitabilă. Pe termen scurt, echitatea trebuie asigurată temporar prin politici adecvate pentru a face mai multe listări disponibile pentru mai mulți pacienți.

4.3. Efectul schimbului de informații asupra eficienței alocării

Una dintre inițiativele din Planul Strategic OPTN (2018–2021) [16] în cadrul obiectivului de creștere a numărului de transplanturi este urmărirea instrumentelor de sistem pentru o potrivire mai eficientă între donator și receptor. Astfel de instrumente includ instrumente pentru schimbul de informații, ceea ce înseamnă că centrul de transplant și pacientul partajează informații actualizate cu OPTN, ceea ce are potențialul de a accelera procesul.rinichiproces de alocare și, astfel, reduce timpul de ischemie rece (CIT) și rata de eliminare a rinichilor.

Informațiile care pot fi partajate includ:

1. Pragul de acceptare al pacientului k: Fiecare pacient o raporteazărinichipragul de acceptare a calității k decis de ea însăși și de medicul ei.

2. Orice criterii suplimentare de decizie utilizate de pacient: Deciziile pacientului și ale chirurgului pot fi afectate de informații care nu sunt incluse înrinichievaluarea calității (KDPI). A avea parametri de calitate mai standardizați, în care pacienta poate prespecifica ceea ce acceptă, s-ar îmbunătățirinichialocare. Cu informații complete, OPTN ar putea identifica instantaneu pacienții care ar accepta rinichiul și ar salva CIT valoros.

3. Disponibilitatea curentă a pacientului: o indicație actualizată dacă pacientul poate primi transplant în prezent. Factorii includ sănătatea actuală și călătoriile.

4. Disponibilitatea centrului de transplant: ia în considerare disponibilitatea centrului de transplant, există facilități precum săli de operație pregătite, chirurgi, asistente și personal pentru efectuarea operației la timp.

Cu informații perfecte, OPTN ar avea acces la informații actualizate despre pragurile de acceptare a tuturor pacienților k, orice cerințe suplimentare pentru organ și dacă pacientul și centrul sunt disponibile. Prin urmare, OPTN ar putea identifica direct primul pacient de pe lista de așteptare care va accepta și va primi transplantul. Acest lucru va reduce efectiv CIT, adică t, la minimul necesar pentru extragerea organului și efectuarea transplantului. În modelul de simulare, informațiile perfecte pot fi exprimate prin setarea g la lungimea listei de așteptare, indicând că întreaga listă de așteptare este căutată instantaneu pentru un pacient potrivit. Presupunând informații perfecte este nerealist din multe motive. De exemplu, problemele tehnice pot afecta disponibilitatea informațiilor, iar pacienții sau centrele pot să nu păstreze toate informațiile în mod constant actualizate. O setare mai realistă este îmbunătățită, dar schimbul de informații este încă imperfect. Mai multe informații înseamnă că pacienții pot fi identificați mai rapid folosind informațiile partajate. Exprimăm acest fapt în modelul de simulare printr-un număr crescut de pacienți care pot fi căutați pe oră (adică o creștere a g).

Pentru a ilustra efectul îmbunătățirii schimbului de informații, raportăm rezultatele pentru pacienții cu grupa sanguină A din regiunea 6. Inițializam lista de așteptare cu 1000 de pacienți și rulăm simularea până când lungimea listei de așteptare se stabilizează în jur de 1800 de pacienți (200 de luni). Raportăm rezultatele după această perioadă de încălzire a durat în medie peste 300 de luni. Linia de bază este dimensiunea grupului utilizată în prezent de g=5. Variăm g pentru a reprezenta diferite niveluri de partajare a informațiilor.

Tabelul 8 arată impactul schimbului de informații exprimat prin câți pacienți de pe lista de așteptare pot fi luați în considerare efectiv pe oră. La dimensiunea inițială a grupului de cinci, calitatea medie acceptată a rinichiului este de 0,66, ceea ce duce la o utilitate medie de 10,76 ani per pacient transplantat. Rinichiul poate călători până la 45 de pacienți pe lista de așteptare și este acceptat în medie de al șaselea pacient. Tabelul 9 prezintă ratele de utilizare a rinichilor și mortalitatea pe lista de așteptare, în plus față de rata de transplant. Rata de utilizare a rinichilor crește semnificativ pe măsură ce crește g.

După cum demonstrează figura 5, îmbunătățirearinichirata de transplant este de 17% pentru dublarea vitezei procesului de ofertă g=10 și ajunge la 47% atunci când sunt disponibile informații perfecte. Pe de altă parte, rata mortalității pe lista de așteptare scade cu 7 procente când g=10, iar reducerea poate ajunge până la 21 la sută . Simularea ilustrează efectul asupra eficienței pe care schimbul de informații îl poate aduce în procesul de alocare.

Partajarea informațiilor poate fi implementată în mai multe moduri, folosind tehnologia actuală. Exemplele includ utilizarea aplicațiilor și a dispozitivelor medicale portabile pentru a urmări disponibilitatea pacientului aproape în timp real. Interfețele standardizate între sistemul informațional al centrelor de transplant și OPTN pot fi utilizate pentru a gestiona disponibilitatea centrului. Implementarea acestor tehnologii va dura timp, dar rezultatele prezentate în acest studiu de simulare indică faptul că profitul potențial este semnificativ, cu potențialul de a reducerinichirate de aruncare la minimum.

5. Observații finale

Prima contribuție a acestei cercetări este dezvoltarea unui model de simulare care oferă un donator optim decedatrinichiîndrumări de acceptare pentru factorii de decizie (pacienți și chirurgi). Provocarea majoră a modelării acceptării/respingerii organelor este încorporarea condițiilor și situațiilor din lumea reală pentru a lua o decizie crucială care să salveze vieți. Din acest motiv, intenția noastră principală ca principală noutate a acestei lucrări este de a recunoaște, agrega și implementa diferite elemente esențiale care contribuie la criteriile de selecție a rinichilor. Modelul propus permite diversitatea în sănătatea pacienților șirinichicalitatea, precum și corelarea acestora. Mai mult, includem deteriorarea calității rinichilor cauzată de acumularea CIT pe măsură ce procesul de alocare continuă. În plus față de toate elementele menționate mai sus, încorporăm sănătatea și disponibilitatea pacientului împreună cu resursele umane și ale unității pentru a propune o soluție optimă de transplant.

Modelul propus poate fi utilizat pentru a investiga modul în care diferitele alegeri de politică pot afecta obiectivele strategice declarate de OTPN [16]. Am ilustrat acest lucru cu două aplicații. În primul rând, am arătat cum modelul poate fi aplicat pentru a informa deciziile pacienților cu privire la înrolarea multiplă, date fiind costul, distanța și constrângerile de calitate a îngrijirii. În timp ce listarea multiplă pe termen scurt poate pune provocări pentru echitatea între pacienți pe baza resurselor financiare, are potențialul de a uniformiza disparitățile geografice în ceea ce privește accesul la transplanturi și, astfel, de a crește echitatea.

O a doua ilustrare atrage atenția asupra aspectului de bunăstare socialărinichitransplant, mai degrabă decât să se concentreze pe găsirea unei soluții optime așa cum sa considerat în prima cerere. Comparăm rezultatele privind bunăstarea socială (adică utilizarea rinichilor donatorilor și utilitatea post-transplant la nivelul întregului sistem) pentru mai multe niveluri de informații disponibile, de la lipsă de informații la informații perfecte. Informația crescută duce la o atribuire mai rapidă a rinichilor și la o rată redusă de eliminare a rinichilor. Creșterea ratei de transplant îmbunătățește utilitatea bunăstării sociale și reduce duratarinichilista de așteptare pentru transplant, timpul și rata mortalității. Factorii de decizie pot folosi aceste rezultate pentru a motiva valoarea tehnologiei informaționale moderne pentru a colecta informațiile necesare și pentru a arăta importanța proiectării structurilor de stimulare care să încurajeze partajarea în timp util a informațiilor de către pacienți și centre. De exemplu, proiectarea unei aplicații de transplant de organe pentru un dispozitiv smartphone poate oferi o modalitate sigură, ușoară și rapidă de a trimite și actualiza informațiile necesare în timp util. Factorul de politici ar putea dori să stabilească o regulă de bază pe care toți pacienții și centrele de transplant trebuie să o respecte pentru a primi oferte. De exemplu, folosind tehnologia și serviciul aplicației obligatorii, centrele de transplant pot revizui sau verifica datele transmise în mod regulat (de exemplu, în fiecare zi) după ce poziția unui pacient pe lista de așteptare depășește un anumit prag. Modelul propus este suficient de simplu și flexibil pentru a fi ușor adaptat pentru a investiga multe alte aspecte ale procesului de atribuire a rinichilor.

Author Cpetributipes:Autorii au contribuit în mod egal la această lucrare. Toți autorii au citit și au fost de acord cu versiunea publicată a manuscrisului

Fonding:Această cercetare nu a primit finanțare externă.

Institutipeal Review Board Statement:Nu se aplică.

Informed Consrot Statemrot:Nu se aplică.

Data Availability Statement:Setul de date utilizat în această analiză poate fi obținut prin UNOS.

Conflicts of Interest:Autorii nu declară nici un conflict de interese.

culturism cistanche

References

1. Universitatea din California San Francisco. TheRinichiProiect—Crearea unui bioartificialRinichica soluție permanentă la insuficiența renală. Disponibil online: (accesat pe 4 aprilie 2020).

2. NationalRinichiFundație. Donarea de organe și statisticile transplantului. 2016. Disponibil online: (accesat pe 16 aprilie 2020).

3. Regiunile UNOS: Resurse regionale pentru transplantul de organe. Disponibil online: (accesat pe 20 martie 2020).

4. OPTN. Politici în vigoare începând cu 6 decembrie 2020 [Ex Comm 9.9.A.]. Disponibil online: (accesat pe 2 ianuarie 2021).

5. Wey, A.; Salkowski, N.; Kasiske, BL; Israni, AK; Snyder, JJ Influența luirinichisă ofere un comportament de acceptare a parametrilor eficienței alocării. Clin. Transplant. 2017, 31, e13057.

6. Koizumi, N.; DasGupta, D.; Patel, AV; Smith, TE; Mayer, JD; Callender, C.; Melancon, JK Variația geografică în timpul ischemiei rece:RinichiVersus Transplantul de Ficat în Statele Unite, 2003 până în 2011. Transplant. Direct2015, 1, e27.

7. Howard, DH De ce chirurgii de transplant refuză organele?: Un model al deciziei de acceptare/respingere. J. Health Econ. 2002, 21, 957–969.

8. Lawson, C.; Johnson, D.; Clapper, D.; Fowler, K.; Kapur, S. ScădereaRinichiRata de aruncare. Stiri de rinichi. 2017. Disponibil online: (accesat pe 22 februarie 2020).

9. Zhang, J. Sunetul tăcerii: învățarea observațională în SUArinichipiaţă. Marcă. Sci. 2010, 29, 315–335.

10. Schold, JD; Buccini, L.; Srinivas, T.; Srinivas, R.; Poggio, E.; Flechner, S.; Soria, C.; Segev, D.; Fung, J.; Goldfarb, D. Asociația evaluărilor de performanță a centrelor șirinichivolumul transplantului în Statele Unite. A.m. J. Transplant. 2013, 13, 67–75.

11. Schold, J.; Buccini, L.; Poggio, E.; Flechner, S.; Goldfarb, D. Asociația de eliminări de candidați dinRinichiLista de așteptare pentru transplant și supravegherea performanței centrului. A.m. J. Transplant. Oprit. J. Am. Soc. Transplant. A.m. Soc. Transpl. Surg. 2016, 16, 1276–1284.

12. Bae, S.; Massie, AB; Luo, X.; Anjum, S.; Desai, NM; Segev, DL Modificări ale ratei de aruncare după introducerea Indexului Profilului Donatorului de Rinichi (KDPI). A.m. J. Transplant. 2016, 16, 2202–2207.

13. Schold, JD; Buccini, LD; Goldfarb, DA; Flechner, SM; Poggio, ED; Sehgal, AR Asociația dintrerinichiperformanța centrului de transplant și beneficiul de supraviețuire al transplantului versus dializă. Clin. J. Am. Soc. Nefrol. 2014, 9, 1773–1780.

14. Haller, MC; Kainz, A.; Baer, ​​H.; Oberbauer, R. Dializa vintage și rezultate dupărinichitransplant: un studiu de cohortă retrospectiv. Clin. J. Am. Soc. Nefrol. 2016, 12, 122–130.

15. UNOS. Vorbind despre transplant — Întrebări frecvente despre listarea multiplă și transferul timpului de așteptare. 2017. Disponibil online: (accesat pe 13 iunie 2020).

16. OPTN. Planul strategic OPTN/UNOS 2018–2021. Disponibil online: (accesat pe 12 aprilie 2020).

17. Chakkera, HA; Chertow, GM; O'Hare, AM; Amend, WJ; Gonwa, TA Variație regională înrinichiRezultatele transplantului: tendințe în timp. Clin. J. Am. Soc. Nefrol. 2009, 4, 152–159.

18. Ardekani, MS; Orlowski, JM Listare multiplă înrinichitransplant. A.m. J.RinichiDis. 2010, 55, 717–725.

19. UNOS. Listare multiplă. Disponibil online: (accesat la 1 decembrie 2018).

20. Gharibi, Z.; Ayvaci, MU; Hahsler, M.; Giacoma, T.; Gaston, RS; Tanriover, B. Cost-eficacitatea terapiei de inducție pe bază de anticorpi la donatorul decedatrinichitransplant în Statele Unite. Transplant 2017, 101, 1234.