Scăderea ratei de filtrare glomerulară estimată la 1 an după nefrectomia parțială minim invazivă: o comparație multimodel a predictorilor

Abstract

1. Fundal

Funcția renală pe termen lung după nefrectomia parțială (NP) este dificil de prezis deoarece este influențată de mai multe variabile modificabile și nemodificabile, adesea împletite în relații complexe.

2. Obiectiv

Pentru a identifica variabilele care influențează funcția renală pe termen lung după NP și pentru a evalua greutatea relativă a acestora.

3. Proiectare, setare și participanți

Un total de 457 de pacienți care au suferit fie PN robotică (n=412) fie laparoscopică (n=45) au fost identificați dintr-o bază de date internațională multicentrică.

4. Măsurătorile rezultatelor și analiza statistică

Pierderea procentuală a ratei de filtrare glomerulară (eGFR) estimată în 1-an (1YPL), definită ca modificarea procentuală a eGFR față de valoarea inițială la 1 an după operație, a fost obiectivul final. Predictorii evaluați au inclus date demografice, caracteristici ale tumorii și variabile operative și postoperatorii. Analiza multimodel bayesian a covarianței a fost utilizată pentru a construi toate modelele posibile și pentru a compara potrivirea fiecărui model cu datele prin intermediul factorilor Bayes model. Media modelului bayesian a fost utilizată pentru a cuantifica suportul pentru fiecare predictor prin factorul Bayes de includere (BFincl). Estimarea grafică nedirecționată cu dimensiuni înalte a fost utilizată pentru analiza rețelei a independenței condiționate între predictori.

5. Rezultate și limitări

Mai multe modele s-au dovedit a fi plauzibile pentru estimarea 1YPL. Cel mai bun model, care cuprinde pierderea procentuală eGFR postoperatorie (PPL), sex, tehnica ischemiei și eGFR preoperator, a fost de 207 ori mai probabil decât toate celelalte modele în ceea ce privește performanța predictivă relativă. Componentele sale au făcut parte din primele 44 de modele și au fost predictorii cu cel mai mare BFincl. Rolul ischemiei la rece, statusul rinichiului solitar, experiența chirurgului și tipul de renografie nu a fost evaluat.

6. Concluzii

eGFR preoperatorie, sexul, tehnica ischemiei și PPL sunt cei mai buni predictori ai pierderii procentuale eGFR la 1 an după NP minim invazivă. Alți predictori par a fi irelevanți, deoarece influența lor este nesemnificativă sau deja imbricată în efectul acestor patru parametri.

7. Rezumatul pacientului

Funcția rinichilor la 1 an după îndepărtarea parțială a unui rinichi depinde de sex, de tehnica utilizată pentru a opri fluxul sanguin către rinichi în timpul intervenției chirurgicale și de funcția rinichilor la momentul inițial și în perioada postoperatorie timpurie.

Faceți clic aici pentru a afla care sunt efectele Cistanche asupra rinichilor

Introducere

Nefrectomia parțială (NP) este tratamentul standard pentru masele renale T1 [1]. În comparație cu nefrectomia radicală, NP este asociată cu o incidență mai scăzută a bolii renale cronice (IRC), menținând în același timp rezultate oncologice și de siguranță similare [2]. Păstrarea funcției renale este critică la pacienții cu comorbidități preexistente, malignități renale solitare sau cancere bilaterale, deoarece poate influența riscul de mortalitate din alte cauze [3].

Funcția renală imediată și pe termen lung după NP este afectată de mai multe variabile modificabile și nemodificabile, inclusiv factori demografici, legați de boală, intraoperatori și postoperatori, adesea împletite în relații complexe [4].

În acest studiu, am căutat să identificăm care variabile influențează funcția renală pe termen lung și să evaluăm ponderea lor relativă în determinarea modificării procentuale a ratei estimate de filtrare glomerulară (eGFR) la 1 an după PN minim invazivă.

A fost aplicată o comparație multimodel bayesian pentru a compara în mod obiectiv performanța predictivă a tuturor combinațiilor posibile de predictori, echilibrând în același timp erorile de estimare și riscurile de supraadaptare. Folosind medierea modelului bayesian, a fost posibil să se pondereze fiecare predictor în toate modelele și să se ofere informații despre performanța predictivă generală și plauzibilitatea acestuia.

Pacienți și metode

1. Populația de pacienți

Între 2013 și 2019, a fost realizat un studiu retrospectiv, internațional, multicentric, aprobat de consiliul de evaluare instituțional, care a inclus pacienți supuși PN laparoscopică sau asistată de robot la cinci instituții academice (trei din Europa și două din SUA). Criteriile de includere au fost (1) pacienți adulți diagnosticați cu o tumoră renală localizată (T1 sau T2); (2) suferind PN robotică sau laparoscopică; și (3) cu o descriere completă a caracteristicilor preoperatorii și postoperatorii, inclusiv date de urmărire de până la 1-an. Au fost aplicate următoarele criterii de excludere: (1) pacienţi supuşi nefrectomie radicală sau tratamente nechirurgicale; (2) copii și adolescenți; și (3) pacienți cu un rinichi transplantat sau cu antecedente de NP multiple pe același rinichi.

2. Colectarea datelor Datele demografice și caracteristicile inițiale au inclus vârsta, sexul, etnia, hipertensiunea arterială, starea diabetului zaharat, indicele de masă corporală, scorul Societății Americane de Anesteziști, statutul de rinichi solitar și hemoglobina preoperatorie. eGFR a fost calculat folosind ecuația CKD-Epidemiology Collaboration. Hipertensiunea arterială a fost definită ca tensiune arterială sistolică mai mare sau egală cu 140 mm Hg sau tensiune arterială diastolică deMai mare sau egal cu90 mm Hg sau luând medicamente antihipertensive. Informațiile despre tumoră și detaliile operatorii au inclus dimensiunea patologică a tumorii, radius, endofitic, apropierea de sistemul colector, anterior/posterior, scorul de localizare (RENAL), abord chirurgical, tehnica de clampare, timpul de ischemie caldă (WIT), timpul operator, pierderea estimată de sânge ( EBL), și complicații intraoperatorii. Datele postoperatorii au inclus eGFR la externare, durata șederii și complicațiile postoperatorii. Pierderea procentuală postoperatorie a eGFR (PPL) a fost calculată ca diferența procentuală dintre eGFR și eGFR la externare: (eGFR preoperator -eGFR postoperator) * 100 / eGFR preoperator.

Criteriul final al rezultatului funcțional a fost pierderea procentuală eGFR de 1-an (1YPL), definită ca modificarea procentuală a eGFR față de valoarea inițială la 1 an după intervenție chirurgicală: (eGFR la 1 an - eGFR preoperator) *100 / eGFR preoperator.

Extract de Cistanche

3. Analiza statistică

Pentru a prezice 1YPL, a fost efectuată o analiză a covarianței (ANCOVA) cu multiple variabile continue și categoriale. Pentru a identifica în mod obiectiv modelele care echilibrează erorile de estimare și riscul de supraadaptare, a fost utilizată o comparație multimodel bayesian. În statistica bayesiană, credințele anterioare (distribuția anterioară a modelului și probabilitatea parametrilor) sunt actualizate cu includerea probabilității datelor în credințele posterioare (distribuții posterioare). Probabilitatea datelor este suportul relativ din date pentru ipoteze alternative și este cuantificată folosind factori Bayes (BF). Cu ANCOVA multimodel bayesian, este posibil să se depășească incertitudinea derivată din utilizarea unui singur model prin compararea performanței predictive a tuturor combinațiilor posibile de predictori și calculând plauzibilitatea relativă a fiecărui model în raport cu celelalte. În plus, medierea modelului bayesian poate fi utilizată pentru a pondere fiecare predictor în toate modelele și pentru a oferi informații despre performanța predictivă generală și plauzibilitatea acestuia [5]. În primul pas, am efectuat o comparație a modelului bayesian și am calculat probabilitatea modelului posterior P(M|data) pentru a evalua plauzibilitatea relativă a fiecărui model în întreg spațiul modelului; am folosit modelul BF (BFM) ca indicator al performanței predictive a modelului sau al probabilității modelului, care măsoară de câte ori este mai probabil ca datele să apară sub un anumit model decât media tuturor celorlalte în spațiu. BF01 a fost utilizat pentru a reprezenta performanța (probabilitatea) predictivă relativă a celui mai bun model referitor la modelul considerat [6]. Pentru probabilitatea anterioară a modelului P(M), am ales un model anterior uniform și am impus ca toate modelele să fie la fel de probabile înainte de a vedea datele [7]. În al doilea pas, am folosit o abordare de mediere a modelului bayesian pentru a alege care variabilă este utilă în prezicerea 1YPL și am cuantificat suportul pentru fiecare predictor ca probabilitatea de includere posterioră P(incl|data), care este probabilitatea includerii acestuia într-un model. după observarea datelor. P(incl|data) este suma lui P(M|date) pentru modelele care includ o variabilă dată. Am comparat performanța predictivă a predictorilor în ceea ce privește BFexcl, care este raportul dintre probabilitatea ca modelele să excludă un predictor și modelele care îl includ. În acest fel, datele sunt BFexcl de ori mai probabil să apară în cazul modelelor care nu includ un predictor decât modelelor care îl includ. BFincl reprezintă reciproca lui BFexcl. Eroarea procentuală a fost utilizată pentru a cuantifica eroarea proporțională asociată cu estimarea BF și reflectă acuratețea procentuală în prezicerea valorii fiecărui BF. De asemenea, am raportat dimensiunea medie a efectului modelului pentru fiecare parametru (coeficientul de regresie b) pentru a evalua ponderea fiecărui predictor în estimarea 1YPL. Media b a fost calculată prin mediarea valorilor b presupuse pentru predictor pentru toate modelele și ponderate cu datele P(M|-). Deviația standard (SD) și intervalul credibil de 95% pentru estimări sunt, de asemenea, raportate. Am ales distribuția Jeffrey-Zellner-Siow pentru probabilitatea anterioară b. Pentru a explica dependența reciprocă dintre variabile, am efectuat o analiză de rețea a independenței condiționate între predictorii relevanți utilizând metoda de estimare a graficului nedirecționat cu dimensiuni înalte; în graficul aciclic rezultat, variabilele sunt afișate ca noduri și dependențele condiționate ca muchii [8]. Toate analizele statistice au fost efectuate folosind JASP (versiunea 0.14; JASP Software Ltd., Warrington, Marea Britanie).

Pudra de Cistanche

Discuţie

Acest studiu demonstrează că mai multe modele sunt plauzibile pentru a prezice pierderea renală la 1 an după PN minim invazivă. Am descoperit că cel mai bun model include sexul, eGFR preoperator, tehnica ischemiei și PPL. Toate modelele care conțin aceste patru variabile au prezentat o creștere a probabilității după ce au văzut datele și au prezentat performanțe predictive mai mari decât modelele care includ toate sau unele dintre variabilele rămase. Media modelului și analiza rețelei a independenței condiționate au confirmat aceste rezultate. Câteva puncte referitoare la aceste constatări merită o analiză mai detaliată.

Unlike most studies in the literature, we chose percentage eGFR loss to evaluate functional loss after minimally invasive PN. Several previous models used the ultimate eGFR or progression to stage III CKD as the endpoint [9–12]. Choice of a similar criterion might lead to deceptive results because the dependent variable is directly calculated from the same variables (ie, age, sex, or serum creatinine) that it is tested against. This always results in the identification of those variables as important predictors of the outcome. Other studies evaluated predictors of significant eGFR loss, defined as a reduction of >25 la sută față de eGFR inițial [13–15]. Acest obiectiv a rezolvat limitarea menționată mai sus, deoarece nu este neapărat influențată de variabilele utilizate în formulele eGFR. Cu toate acestea, aceste studii au ales doar un subset de predictori pentru a construi un model care să conțină covariatele considerate relevante. În consecință, inferența în toate studiile anterioare a fost efectuată fără a ține cont de incertitudinea derivată din utilizarea unui singur model dintre toate modelele posibile; în plus, ponderea fiecărui predictor a fost specifică unui anumit model și nu poate oferi informații despre performanța predictivă globală (probabilitatea) furnizată de date [5]. Acest proces poate duce în cele din urmă la o supraestimare a preciziei modelului și poate oferi estimări părtinitoare.

Am luat în considerare incertitudinea spațiului model prin utilizarea medierii modelului bayesian, în care întreaga gamă de modele contribuie la estimări și predicții. În acest fel, poate fi furnizat un rezumat al importanței și consistenței fiecărui predictor. Coeficienții de regresie care au o valoare medie apropiată de zero vor avea o importanță foarte limitată în prezicerea variabilei independente; în plus, predictorii cu un interval credibil de 95% care include efectul nul vor influența rezultatul invers, în funcție de modelul luat în considerare, dovedindu-se astfel a fi inconsecvenți. Mai exact, calculul mediei posterioare și al intervalului credibil de 95% pentru coeficienții de regresie au arătat că PPL, eGFR preoperator și sexul și-au păstrat performanța predictivă pe tot spațiul modelului: valorile posibile pentru coeficienții lor de regresie au fost toate peste sau sub valoarea nulă. efect (b=0). Interesant, valorile b pentru sex au variat de la 4 la 0.4, demonstrând că sexul masculin este un factor de protecție pentru funcția renală, deoarece reduce extinderea 1YPL. Toate celelalte variabile s-au dovedit nesigure, cu un interval credibil de 95% ale cărui valori extreme au fost de semne opuse.

Previous studies tested the use of the acute kidney injury (AKI) categories of the Acute Dialysis Quality Initiative as predictors of long-term renal failure after PN. The Risk, Injury, Failure, Loss, and End-stage (RIFLE) criteria define AKI as an abrupt loss of kidney function resulting in a >Reducere cu 25% a eGFR față de valoarea inițială [16]. S-a demonstrat că AKI crește riscul de mortalitate și de dezvoltare a IRC la pacienții cu afecțiuni medicale subiacente [17,18], dar nu s-a considerat că afectează aceste rezultate atunci când apar la pacienții supuși NP [19,20]. Cu toate acestea, studii recente au arătat că atât prezența, cât și durata AKI cresc riscul de insuficiență renală pe termen lung și la acest tip de pacient [14,21]. Cu toate acestea, criteriile RIFLE pot fi inadecvate pentru pacienții supuși unei intervenții chirurgicale renale; la acești pacienți, creșterea eGFR se poate datora atât exciziei chirurgicale, cât și leziunilor ischemice, cu contribuții relative greu de diferențiat diagnostic și prognostic [18].

Nu am folosit o valoare limită pentru a defini AKI în studiul nostru; în schimb, am evaluat insuficiența renală acută în ceea ce privește PPL. Această alegere ar putea oferi unele beneficii, inclusiv evitarea consecințelor negative ale dihotomizării, cum ar fi pierderea mărimii efectului și riscul de clasificare greșită, permițând compararea cu alte covariabile continue ale eGFR pe termen lung și oferind o predicție mai detaliată a recuperării funcționale [22].

Nu numai că am confirmat că PPL are repercusiuni vizibile asupra funcției pe termen lung, dar am demonstrat și că PPL este cel mai important factor care afectează 1YPL. Spre deosebire de AKI, PPL pare a fi utilă pentru prezicerea deteriorării funcționale pe termen lung chiar și atunci când procentul de pierdere a eGFR este<25%; moreover, it is essential to precisely quantify the extent of PPL as a continuous variable, as it is linearly related to the outcome. An interesting difference between our study and the current literature is that PPL is a better predictor than all the other surgical variables tested, including WIT, tumor size, RENAL score, and EBL. In addition, all these variables showed little support from the data, because models that do not include them are more likely than models that use them as predictors. Finally, it should be considered that renal function decline related to postoperative acute injury could be influenced by consequent hypertrophy of the remnant healthy kidney parenchyma. Studies with longer follow-ups have shown that the impact of these modifiable parameters has a progressively lower influence on functional outcomes, while other comorbidities or de novo vascular diseases may have a significant impact on long-term outcomes [13,23].

Cistanche tubulosa

Mai multe studii au descoperit că WIT a fost un factor crucial în prezicerea schimbării eGFR [24-27]. Alte studii i-au degradat rolul și au concluzionat că atâta timp cât WIT este sub un prag de siguranță (25-30 min), durata sa nu afectează semnificativ eGFR pe termen lung [10,28-30].

O mare parte din literatura de specialitate s-a concentrat asupra procentului de masă parenchimatoasă conservată (PPMP) ca determinant cheie al funcției renale rămase, WIT jucând doar un rol minor [28,31]. De exemplu, atât Simmons și colab. [10], cât și Ginzburg și colab. [15] au descoperit că PPMP și eGFR inițial, dar nu WIT, au fost asociate în mod independent cu funcția renală pe termen lung după PN. Alți autori au descoperit că includerea PPMP în regresia liniară multivariabilă a condus la pierderea semnificației pentru WIT în predicția eGFR la 3 luni [31] sau mai târziu [32]. Trebuie remarcat faptul că evaluarea PPMP nu este imediată și necesită un software dedicat de redare tridimensională pentru a compara tomografiile computerizate renale preoperatorii și postoperatorii efectuate cu contrast intravenos.

WIT și PPMP sunt strâns legate și greu de decuplat [33]. Tumorile mari și complexe sunt de obicei asociate cu excizie mare de parenchimat, devascularizare extinsă și leziuni secundare datorate reconstrucției [9,34,35]. Toți acești factori sunt asociați cu WIT mai lung și PPMP mai mic, care la rândul lor sunt strâns legați de PPL [35–37], provocând astfel multicoliniaritate între toate aceste variabile. Acest lucru este arătat în mod clar de analiza structurii rețelei pentru dependența variabilă. Mai exact, fiecare nod din graficul rețelei reprezintă o singură variabilă și fiecare muchie reprezintă dependența condiționată a două variabile date fiind toate celelalte. Două variabile găsite inițial a fi corelate (adică, dependente marginal) pot deveni condițional independente (nici o margine directă între cele două noduri) atunci când corelația lor este explicată printr-o a treia variabilă care este puternic legată de ambele. De exemplu, după introducerea PPL în model, WIT și 1YPL devin condițional independente, deoarece WIT influențează rezultatul prin PPL. În plus, atunci când predictori independenți condiționat sunt adăugați la un model care conține deja variabile dependente condiționate, este puțin probabil ca aceștia să crească predictivitatea modelului. În analiza noastră, modelele care conțin atât WIT, cât și PPL au avut rezultate mai slabe decât modelele care conțin doar PPL, deoarece influența WIT asupra 1YPL este deja imbricată în efectul PPL.

Baza noastră de date nu are date complete pentru PPMP, așa că nu am evaluat această variabilă. Cu toate acestea, PPMP nu ar trebui să adauge niciun beneficiu modelelor noastre; când mai multe variabile legate de PPMP, inclusiv dimensiunea patologică, scorul RENAL și stadiul tumorii [35], au fost adăugate la un model care conține PPL, modelele derivate nu au avut o probabilitate mai mare. Cu alte cuvinte, aceste variabile legate de PPMP sunt incapabile să explice varianța reziduală, realizând o performanță predictivă generală mai slabă. Acest lucru nu înseamnă că WIT și PPMP nu sunt importante în determinarea funcției renale pe termen lung, dar cea mai mare parte a efectului lor este mediată de PPL, care reprezintă cel mai bun predictor al eGFR la 1 an după intervenție chirurgicală.

Vârsta, hipertensiunea arterială, indicele de masă corporală și diabetul zaharat au fost identificate ca factori de risc pentru apariția BRC și ar putea fi, de asemenea, implicate într-o pierdere funcțională mai mare pe termen lung [9,11,31]. S-au găsit rezultate contrastante pentru rolul sexului [11,31,38]. Credem că aceste constatări pot fi puternic influențate de designul studiului și de alegerea obiectivului, deoarece toate sunt asociate cu o funcție renală inițială inferioară. Am evaluat rolul variabilelor clinice, inclusiv vârsta, diabetul, obezitatea, hipertensiunea arterială și hemoglobina preoperatorie în determinarea 1YPL. Analiza modelului de mediere a arătat că numai vârsta a fost legată de 1YPL; efectul său este mediat în mare măsură de PPL și păstrează un efect marginal dacă este adăugat ca un predictor independent.

Unele studii sugerează că clamparea selectivă a ramurilor arterelor [39] sau abordarea cu zero-ischemie [40] oferă o șansă semnificativ mai mare de economisire a parenchimului comparativ cu clampajul hilar. Rezultatele noastre indică faptul că tehnica ischemiei este un predictor util al 1YPL, așa cum arată BFincl de 29,4, ceea ce înseamnă că includerea sa a crescut performanța predictivă a modelelor de aproape 30-ori.

Mai multe rapoarte nu au găsit nicio diferență semnificativă în reducerea eGFR între abordările chirurgicale [31,38,41]. Studiul nostru confirmă aceste constatări demonstrând că datele au fost mai puțin probabil să apară în cadrul grupului de modele care include tehnica chirurgicală ca predictor.

Studiul nostru este caracterizat de mai multe limitări. Este un studiu retrospectiv și, prin urmare, distorsiunile de selecție și detecție nu pot fi excluse. Populația noastră provenea din centre cu volum mare și toate PN au fost efectuate de chirurgi cu înaltă experiență; prin urmare, este posibil ca concluziile noastre să nu se aplice altor instituții de asistență medicală. În acest studiu, au fost colectate date pentru 1359 de pacienți, 896 fiind excluși din cauza datelor incomplete. Acest lucru se datorează în mare măsură criteriilor stricte de includere aplicate; o mare parte dintre acești pacienți nu aveau date de urmărire pe 1-an și nu este posibilă nicio inferență statistică pentru acești pacienți; Acest lucru ar putea introduce o prejudecată de selecție și ar putea afecta generalizarea constatărilor. Nu am putut trage concluzii cu privire la rolul ischemiei la rece, statusul rinichiului solitar, experiența chirurgului sau tehnicile de renografie; probabilitatea și amploarea pierderii funcționale pe termen lung pot fi afectate de fiecare dintre acestea.

Cistanche standardizate

Concluzii

Mai multe modele sunt plauzibile pentru a prezice pierderea renală la 1 an după NP minim invazivă. Analiza noastră sugerează că cel mai bun model ar trebui să includă sexul, tehnica ischemiei, eGFR preoperatorie și PPL. Toate modelele predictive care conțin aceste patru variabile au avut o probabilitate mai mare și au prezentat performanțe predictive mai mari decât modelele care includ toate sau unele dintre variabilele rămase. În comparație cu alte instrumente, acești predictori sunt imediat și ușor disponibili. PPL este util pentru prezicerea declinului funcțional pe termen lung chiar și atunci când pierderea procentuală este mai mică de 25%, deoarece este legată liniar de 1YPL. Alți predictori par a fi irelevanți, deoarece influența lor este nesemnificativă sau deja imbricată în efectul acestor patru parametri.

Referințe

[1] Ljungberg B, Bensalah K, Canfield S, et al. Ghidurile EAU privind carcinomul cu celule renale: actualizare 2014. Eur Urol 2015;67:913–24. https://doi. org/10.1016/j.eururo.2015.01.005.

[2] Bradshaw AW, Autorino R, Simone G, et al. Nefrectomia parțială robotică vs nefrectomia radicală minim invazivă pentru masa renală clinică T2a: o comparație cu scorul de propensiune din grupul de colaborare ROSULA (Chirurgie robotică pentru masa renală mare). BJU Int 2020;126:114–23. https://doi.org/ 10.1111/bju.15064.

[3] Larcher A, Capitanio U, Terrone C, et al. Chirurgia electivă cu economisire a nefronului scade alte cauze de mortalitate în comparație cu nefrectomia radicală numai la anumite subgrupe de pacienți cu carcinom renal. J Urol 2016;196:1008–13. https://doi.org/10.1016/j. juro.2016.04.093.

[4] Swavely NR, Anele UA, Porpiglia F, Mir MC, Hampton LJ, Autorino R. Optimization of renal function conservation during robotic partial nefrectomy 1756287218815819. Ther Adv Urol 2019;11. https:// doi.org/10.1177/1756287218815819.

[5] Claeskens G, Hjort NL. Selectarea modelului și medierea modelului. Cambridge, Marea Britanie: Cambridge University Press; 2008.

[6] Lavine M, Schervish MJ. Factorii Bayes: ce sunt și ce nu sunt. Am Stat 1999;53:119–22. https://doi.org/10.1080/ 00031305.1999.10474443.

[7] Hoeting JA, Madigan D, Raftery AE, Volinsky CT. Medierea modelului bayesian: un tutorial. Stat Sci 1999;14:382–401. https://doi.org/ 10.1214/ss/1009212519.

[8] Zhao T, Liu H, Roeder K, Lafferty J, Wasserman L. The huge package for high-dimensional undirected graph estimation in R. J Mach Learn Res 2012;13:1059–62.

[9] Abdel Raheem A, Shin TY, Chang KD și colab. Nomograma Yonsei: un model predictiv al bolii renale cronice cu debut nou după nefrectomia parțială cu clamp la pacienții cu tumori renale T1. Int J Urol 2018;25:690–7. https://doi.org/10.1111/iju.13705.

[10] Simmons MN, Hillyer SP, Lee BH, Fergany AF, Kaouk J, Campbell SC. Recuperarea funcțională după nefrectomie parțială: efectele pierderii de volum și leziunile ischemice. J Urol 2012;187:1667–73. https://doi.org/ 10.1016/j.juro.2011.12.068.

[11] Clark MA, Shikanov S, Raman JD, et al. Boala cronică de rinichi înainte și după nefrectomie parțială. J Urol 2011;185:43–8. https://doi.org/10.1016/j.juro.2010.09.019.

[12] Lane BR, Babineau DC, Poggio ED, et al. Factori care prezic rezultatul funcțional renal după nefrectomie parțială. J Urol 2008;180:2363–9. https://doi.org/10.1016/j.juro.2008.08.036.

[13] Antonelli A, Mari A, Longo N, et al. Rolul factorilor clinici și chirurgicali pentru predicția rezultatelor funcționale imediate, precoce și tardive și relația acestuia cu rezultatul cardiovascular după nefrectomie parțială: rezultate din proiectul prospectiv multicentric RECORd 1. J Urol 2018;199:927–32. https://doi.org/ 10.1016/j.juro.2017.11.065.

[14] Martini A, Kumaraswamy S, Beksac AT, et al. O nomogramă pentru a prezice o reducere semnificativă estimată a ratei de filtrare glomerulară după nefrectomia parțială robotică. Eur Urol 2018;74:833–9. https://doi. org/10.1016/j.eururo.2018.08.037.

[15] Ginzburg S, Uzzo R, Walton J, și colab. Volumul parenchimatos rezidual, nu timpul cald de ischemie, prezice rezultatele funcționale renale finale la pacienții supuși nefrectomiei parțiale. Urologie 2015;86:300–5. https://doi.org/10.1016/j.urology.2015.04.043.

[16] Bellomo R, Ronco C, Kellum JA, Mehta RL, Palevsky P. Insuficiență renală acută – definiție, măsuri de rezultat, modele animale, terapie cu fluide și tehnologia informației necesită a doua conferință internațională de consens a inițiativei de calitate a dializei acute (ADQI) grup. Crit Care 2004;8:R204. https://doi.org/ 10.1186/cc2872.

[17] Chawla LS, Eggers PW, Star RA, Kimmel PL. Leziunea renală acută și boala renală cronică ca sindroame interconectate. N Engl J Med 2014;371:58–66. https://doi.org/10.1056/ nejmra1214243.

[18] Zhang Z, Zhao J, Dong W și colab. Leziunea renală acută după nefrectomie parțială: rolul reducerii masei parenchimatoase și al ischemiei și impactul asupra recuperării funcționale ulterioare. Eur Urol 2016;69:745–52. https://doi.org/10.1016/j.eururo.2015.10.023.

[19] Zabell J, Isharwal S, Dong W și colab. Leziune renală acută după nefrectomia parțială a rinichilor solitar: impact asupra stabilității pe termen lung a funcției renale. J Urol 2018;200:1295–301. https://doi.org/10.1016/ j.juro.2018.07.042.

[20] Kawamura N, Yokoyama M, Tanaka H, ​​et al. Leziune renală acută și funcție renală pe termen mediu după nefrectomie parțială fără cleme. Int J Urol 2019;26:113–8. https://doi.org/10.1111/ iju.13799.

[21] Bravi CA, Vertosick E, Benfante N, et al. Impactul leziunii renale acute și durata acesteia asupra funcției renale pe termen lung după nefrectomie parțială. Eur Urol 2019;76:398–403. https://doi.org/10.1016/ j.eururo.2019.04.040.

[22] MacCallum RC, Zhang S, Preacher KJ, Rucker DD. Despre practica dihotomizării variabilelor cantitative. Psychol Methods 2002;7:19–40. https://doi.org/10.1037/1082-989X.7.1.19.

[23] Mari A, Tellini R, Antonelli A, et al. O nomogramă pentru predicția pierderii semnificative intermediare a funcției renale după nefrectomia parțială asistată de robot pentru tumorile renale localizate: un studiu observațional prospectiv multicentric (proiectul RECORd2). Eur Urol Focus În presă. https://doi.org/10.1016/j.euf.2021.09.012.

[24] Porpiglia F, Fiori C, Bertolo R, et al. Efectele timpului de ischemie caldă asupra funcției renale după nefrectomia parțială laparoscopică la pacienții cu rinichi contralateral normal. World J Urol 2012;30:257–63. https://doi.org/10.1007/s00345-011-0729-5.

[25] Thompson RH, Lane BR, Lohse CM, et al. Fiecare minut contează când hilul renal este fixat în timpul nefrectomiei parțiale. Eur Urol 2010;58:340–5. https://doi.org/10.1016/j.eururo.2010. 05.047.

[26] Thompson RH, Lane BR, Lohse CM, et al. Funcția renală după nefrectomie parțială: Efectul ischemiei calde în raport cu cantitatea și calitatea rinichiului conservat. Urologie 2012;79:356–60. https://doi. org/10.1016/j.urology.2011.10.031.

[27] Aron M, Gill IS, Campbell SC. O abordare nonischemică a nefrectomiei parțiale este optimă. J Urol 2012;187:387–90. https://doi.org/ 10.1016/j.juro.2011.10.092.

[28] Mir MC, Pavan N, Parekh DJ. Paradigma actuală pentru ischemie în chirurgia rinichilor. J Urol 2016;195:1655–63. https://doi.org/10.1016/ j.juro.2015.09.099.

[29] Volpe A, Blute ML, Ficarra V, et al. Ischemia și funcția renală după nefrectomie parțială: o revizuire în colaborare a literaturii. Eur Urol 2015;68:61–74. https://doi.org/10.1016/j.eururo.2015.01.025.

[30] Kallingal GJS, Weinberg JM, Reis IM, Nehra A, Venkatachalam MA, Parekh DJ. Răspunsul pe termen lung la ischemia renală în rinichiul uman după nefrectomie parțială: rezultate dintr-un studiu clinic prospectiv. BJU Int 2016;117:766–74. https://doi.org/10.1111/ bju.13192.

[31] Lane BR, Russo P, Uzzo RG și colab. Comparația dintre ischemia rece și cea caldă în timpul nefrectomiei parțiale în 660 de rinichi solitar dezvăluie rolul predominant al factorilor nemodificabili în determinarea funcției renale finale. J Urol 2011;185:421–7. https://doi.org/ 10.1016/j.juro.2010.09.131.

[32] Mir MC, Campbell RA, Sharma N, et al. Conservarea volumului parenchimatos și ischemie în timpul nefrectomiei parțiale: analiză funcțională și volumetrică. Urologie 2013;82:263–9. https://doi.org/ 10.1016/j.urology.2013.03.068.

[33] Biles MJ, DeCastro GJ, Woldu SL. Funcția renală în urma procedurilor de economisire a nefronului: pur și simplu o chestiune de volum? Curr Urol Rep 2016;17:8. https://doi.org/10.1007/s11934-015-0561-3.

[34] Dong W, Zhang Z, Zhao J și colab. Masa parenchimatoasă excizată în timpul nefrectomiei parțiale: implicații funcționale. Urologie 2017;103:129–35. https://doi.org/10.1016/j.urology.2016.12.021.

[35] Wu J, Suk-Ouichai C, Dong W, și colab. Masa parenchimoasă vascularizată conservată cu nefrectomie parțială: impact funcțional și factori predictivi. Eur Urol Oncol 2019;2:97–103. https://doi.org/ 10.1016/j.euo.2018.06.009.

[36] Lee J, Song C, Lee D și colab. Contribuția diferențială a factorilor care determină funcția renală pe termen lung după nefrectomia parțială în timp. Urol Oncol 2021;39:196.e15–20. https://doi.org/ 10.1016/j.urolonc.2020.11.007.

[37] Meyer A, Woldu SL, Weinberg AC, et al. Predicția pierderii parenchimului renal după o intervenție chirurgicală care economisește nefron. J Urol 2015;194:658–63. https://doi.org/10.1016/j.juro.2015.03.098.

[38] Shum CF, Bahler CD, Cary C, et al. Nomograme preoperatorii pentru prezicerea funcției renale la 1 an după nefrectomie parțială. J Endourol 2017;31:711–8. https://doi.org/10.1089/end.2017.0184.

[39] Desai MM, de Castro Abreu AL, Leslie S, et al. Nefrectomie parțială robotică cu clampare super selectivă față de artera principală: o comparație retrospectivă. Eur Urol 2014;66:713–9. https://doi.org/ 10.1016/j.eururo.2014.01.017.

[40] Gill IS, Patil MB, de Castro Abreu AL, et al. Nefrectomia parțială anatomică cu ischemie zero: o abordare nouă. J Urol 2012;187:807–14. https://doi.org/10.1016/j.juro.2011.10.146.

[41] Eggener SE, Clark MA, Shikanov S, et al. Impactul ischemiei calde versus rece asupra funcției renale după nefrectomie parțială. World J Urol 2015;33:351–7. https://doi.org/10.1007/s00345-014- 1315-4.

Fabio Crocerossa a,b , Cristian Fiori c , Umberto Capitanio d , Andrea Minervini e , Umberto Carbonara a,f , Savio D. Pandolfo a , Davide Loizzo a , Daniel D. Eung , Alessandro Larcher d , Andrea Mari e , Antonio Andrea Grosso e , Fabrizio Di Maida e , Lance J. Hampton a , Francesco Cantiello b , Rocco Damiano b , Francesco Porpiglia c , Riccardo Autorino a,

o Divizie de Urologie, VCU Health, Richmond, VA, SUA;

b Departamentul de Urologie, Universitatea Magna Graecia, Catanzaro, Italia;

c Divizia de Urologie, Spitalul San Luigi, Universitatea din Torino, Orbassano, Italia;

d Unitatea de Urologie, Divizia de Oncologie Experimentală, Institutul de Cercetări Urologice, IRCCS Ospedale San Raffaele, Milano, Italia;

e Departamentul de Medicină Experimentală și Clinică, Unitatea de Urologie și Andrologie Oncologică Minim Invazivă, Spitalul Universitar Careggi, Universitatea din Florența, Florența, Italia;

f Departamentul de Urologie, Andrologie și Unitatea de Transplant Renal, Universitatea din Bari, Bari, Italia;

g Departamentul de Urologie, Şcoala de Medicină Lewis Katz, Universitatea Temple, Philadelphia, PA, SUA