Odhadovaný pokles glomerulární filtrace za 1 rok po minimálně invazivní parciální nefrektomii: Multimodelové srovnání prediktorů

Abstraktní

1. Pozadí

Dlouhodobou funkci ledvin po parciální nefrektomii (PN) je obtížné predikovat, protože je ovlivněna několika modifikovatelnými a nemodifikovatelnými proměnnými, které se často prolínají ve složitých souvislostech.

2. Cíl

Identifikovat proměnné ovlivňující dlouhodobou funkci ledvin po PN a posoudit jejich relativní váhu.

3. Design, nastavení a účastníci

Z multicentrické mezinárodní databáze bylo identifikováno celkem 457 pacientů, kteří podstoupili buď robotickou (n=412) nebo laparoskopickou PN (n=45).

4. Měření výsledků a statistická analýza

Výsledným koncovým bodem byla 1-roční odhadovaná procentuální ztráta glomerulární filtrace (eGFR) (1YPL), definovaná jako procentuální změna eGFR od výchozí hodnoty 1 rok po operaci. Hodnocené prediktory zahrnovaly demografická data, vlastnosti nádoru a operační a pooperační proměnné. Bayesovská multimodelová analýza kovariance byla použita k sestavení všech možných modelů a porovnání shody každého modelu s daty pomocí modelových Bayesových faktorů. Ke kvantifikaci podpory pro každý prediktor pomocí inkluzního Bayesova faktoru (BFincl) bylo použito průměrování Bayesovského modelu. Pro síťovou analýzu podmíněné nezávislosti mezi prediktory byl použit vysokorozměrný neorientovaný odhad grafu.

5. Výsledky a omezení

Bylo zjištěno, že několik modelů je věrohodných pro odhad 1YPL. Nejlepší model zahrnující pooperační procentuální ztrátu eGFR (PPL), pohlaví, techniku ​​ischemie a předoperační eGFR byl 207krát pravděpodobnější než všechny ostatní modely, pokud jde o relativní prediktivní výkon. Jeho komponenty byly součástí 44 nejlepších modelů a byly prediktory s nejvyšším BFincl. Nebyla hodnocena role studené ischémie, solitárního stavu ledvin, zkušeností chirurga a typu renografie.

6. Závěry

Předoperační eGFR, pohlaví, ischemická technika a PPL jsou nejlepšími prediktory procentuální ztráty eGFR za 1 rok po minimálně invazivní PN. Ostatní prediktory se zdají být irelevantní, protože jejich vliv je nevýznamný nebo již vnořený do účinku těchto čtyř parametrů.

7. Shrnutí pacienta

Funkce ledvin 1 rok po částečném odstranění ledviny závisí na pohlaví, technice použité k zastavení průtoku krve ledvinou během operace a funkci ledvin na začátku a v časném pooperačním období.

Kliknutím sem zjistíte, jaké jsou účinky přípravku Cistanche na ledviny

Úvod

Parciální nefrektomie (PN) je standardní léčbou pro T1 renální masy [1]. Ve srovnání s radikální nefrektomií je PN spojena s nižším výskytem chronického onemocnění ledvin (CKD) při zachování podobných onkologických a bezpečnostních výsledků [2]. Zachování funkce ledvin je zásadní u pacientů s preexistujícími komorbiditami, solitárními renálními malignitami nebo bilaterálními karcinomy, protože může ovlivnit riziko mortality z jiných příčin [3].

Okamžitá a dlouhodobá funkce ledvin po PN je ovlivněna několika modifikovatelnými i nemodifikovatelnými proměnnými, včetně demografických, s onemocněním souvisejících, intraoperačních a pooperačních faktorů, které se často prolínají ve složitých souvislostech [4].

V této studii jsme se snažili identifikovat, které proměnné ovlivňují dlouhodobou funkci ledvin, a posoudit jejich relativní váhu při určování procentuální změny odhadované rychlosti glomerulární filtrace (eGFR) za 1 rok po minimálně invazivní PN.

Bayesovské multimodelové srovnání bylo použito k objektivnímu srovnání prediktivní výkonnosti všech možných kombinací prediktorů při vyvažování chyb v odhadu a rizika překrytí. Pomocí Bayesovského modelování průměrování bylo možné zvážit každý prediktor napříč všemi modely a poskytnout informace o jeho celkovém prediktivním výkonu a věrohodnosti.

Pacienti a metody

1. Populace pacientů

V letech 2013 až 2019 byla provedena mezinárodní, multicentrická, institucionálním kontrolním výborem schválená retrospektivní studie zahrnující pacienty podstupující laparoskopickou nebo roboticky asistovanou PN na pěti akademických institucích (tři z Evropy a dvě z USA). Kritéria pro zařazení byla (1) dospělí pacienti s diagnózou lokalizovaného nádoru ledvin (T1 nebo T2); (2) podstoupení robotické nebo laparoskopické PN; a (3) s úplným popisem předoperačních a pooperačních charakteristik, včetně až 1-ročních následných údajů. Byla použita následující vylučovací kritéria: (1) pacienti podstupující radikální nefrektomii nebo nechirurgickou léčbu; (2) dětští pacienti; a (3) pacienti s transplantovanou ledvinou nebo s anamnézou více PN na stejné ledvině.

2. Sběr dat Demografické údaje a výchozí charakteristiky zahrnovaly věk, pohlaví, etnický původ, hypertenzi, stav diabetes mellitus, index tělesné hmotnosti, skóre Americké společnosti anesteziologů, stav solitární ledviny a předoperační hemoglobin. eGFR byla vypočtena pomocí rovnice CKD-Epidemiology Collaboration. Hypertenze byla definována jako systolický krevní tlak vyšší nebo rovný 140 mm Hg nebo diastolický krevní tlakVětší než nebo rovno90 mm Hg nebo užívání antihypertenziv. Informace o nádoru a operační detaily zahrnovaly patologickou velikost nádoru, radius, endofytikum, blízkost sběrného systému, přední/zadní, lokalizační (RENAL) skóre, chirurgický přístup, techniku ​​svorky, dobu teplé ischemie (WIT), operační čas, odhadovanou krevní ztrátu ( EBL) a intraoperační komplikace. Pooperační data zahrnovala eGFR při propuštění, délku pobytu a pooperační komplikace. Pooperační procentuální ztráta eGFR (PPL) byla vypočtena jako procentuální rozdíl mezi výchozí hodnotou eGFR a eGFR při propuštění: (předoperační eGFR -pooperační eGFR) * 100 / předoperační eGFR.

Funkčním výsledným koncovým bodem byla 1-roční ztráta eGFR v procentech (1YPL), definovaná jako procentní změna eGFR oproti výchozí hodnotě 1 rok po operaci: (eGFR 1 rok – předoperační eGFR) *100 / předoperační eGFR.

Extrakt z cistanche

3. Statistická analýza

Pro predikci 1YPL byla provedena analýza kovariance (ANCOVA) s více spojitými a kategorickými proměnnými. K objektivní identifikaci modelů, které vyvažují chyby v odhadu a riziko převýšení, bylo použito bayesovské multimodelové srovnání. V bayesovské statistice jsou předchozí přesvědčení (předchozí rozdělení modelu a pravděpodobnosti parametru) aktualizovány zahrnutím pravděpodobnosti dat do zadních přesvědčení (posteriorních rozdělení). Pravděpodobnost dat je relativní podporou dat pro alternativní hypotézy a je kvantifikována pomocí Bayesových faktorů (BFs). S Bayesovským multimodelem ANCOVA je možné překonat nejistotu odvozenou z použití pouze jednoho modelu porovnáním prediktivní výkonnosti všech možných kombinací prediktorů a výpočtem relativní věrohodnosti každého modelu vzhledem k ostatním. Kromě toho lze průměrování Bayesovského modelu použít ke zvážení každého prediktoru napříč všemi modely a poskytnout informace o jeho celkovém prediktivním výkonu a věrohodnosti [5]. V prvním kroku jsme provedli porovnání Bayesovského modelu a vypočítali pravděpodobnost zadního modelu P(M|data), abychom vyhodnotili relativní věrohodnost každého modelu v celém modelovém prostoru; použili jsme model BF (BFM) jako indikátor prediktivního výkonu modelu neboli pravděpodobnosti modelu, který měří, kolikrát je pravděpodobnost výskytu dat v konkrétním modelu vyšší než u všech ostatních zprůměrovaných v prostoru. BF01 byla použita k reprezentaci relativního prediktivního výkonu (pravděpodobnosti) nejlepšího modelu vzhledem k uvažovanému modelu [6]. Pro model apriorní pravděpodobnost P(M) jsme zvolili jednotný model prior a stanovili, že všechny modely byly stejně pravděpodobné, než jsme viděli data [7]. Ve druhém kroku jsme použili bayesovský model průměrování, abychom vybrali, která proměnná je užitečná při predikci 1YPL, a kvantifikovali jsme podporu pro každý prediktor jako jeho zadní pravděpodobnost zahrnutí P(včetně|dat), což je pravděpodobnost, že bude zahrnuta do modelu. po pozorování údajů. P(incl|data) je součet P(M|data) pro modely obsahující danou proměnnou. Porovnali jsme prediktivní výkon prediktorů z hlediska BFexcl, což je poměr mezi pravděpodobností modelů vylučujících prediktor a modelů, které jej obsahují. Tímto způsobem je pravděpodobnost výskytu dat BFexcl krát vyšší u modelů, které nezahrnují prediktor, než u modelů, které jej zahrnují. BFincl představuje reciproční hodnotu BFexcl. Procentuální chyba byla použita ke kvantifikaci proporcionální chyby spojené s odhadem kojení a odráží procentuální přesnost při předpovídání hodnoty každého kojení. Také jsme uvedli modelově zprůměrovanou velikost účinku pro každý parametr (regresní koeficient b), abychom vyhodnotili váhu každého prediktoru při odhadu 1YPL. Průměr b byl vypočten zprůměrováním hodnot b předpokládaných pro prediktor napříč všemi modely a vážen P(M|- daty). Uvádí se také směrodatná odchylka (SD) a 95procentní věrohodný interval pro odhady. Pro pravděpodobnost b prior jsme zvolili Jeffrey-Zellner-Siowovo rozdělení. Abychom vysvětlili vzájemnou závislost mezi proměnnými, provedli jsme síťovou analýzu podmíněné nezávislosti mezi relevantními prediktory pomocí metody odhadu vysokorozměrného neorientovaného grafu; ve výsledném acyklickém grafu jsou proměnné znázorněny jako uzly a podmíněné závislosti jako hrany [8]. Všechny statistické analýzy byly provedeny pomocí JASP (verze 0.14; JASP Software Ltd., Warrington, UK).

Cistanche prášek

Diskuse

Tato studie ukazuje, že několik modelů je věrohodných pro predikci renální ztráty 1 rok po minimálně invazivní PN. Zjistili jsme, že nejlepší model zahrnuje sex, předoperační eGFR, techniku ​​ischemie a PPL. Všechny modely obsahující tyto čtyři proměnné vykazovaly po zobrazení dat zvýšení pravděpodobnosti a vykazovaly vyšší prediktivní výkony než modely zahrnující všechny nebo některé zbývající proměnné. Modelové průměrování a síťová analýza podmíněné nezávislosti tyto výsledky potvrdily. Několik bodů týkajících se těchto zjištění si zaslouží podrobnější zvážení.

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 procent od výchozí hodnoty eGFR [13–15]. Tento koncový bod vyřešil výše uvedené omezení, protože není nutně ovlivněn proměnnými použitými ve vzorcích eGFR. Tyto studie nicméně vybraly pouze podmnožinu prediktorů pro vytvoření modelu obsahujícího kovariáty považované za relevantní. V důsledku toho byla odvozena ve všech předchozích studiích provedena bez zohlednění nejistoty odvozené z použití pouze jednoho modelu ze všech možných modelů; dále, váha každého prediktoru byla specifická pro konkrétní model a nemůže poskytnout informaci o jeho celkovém prediktivním výkonu (pravděpodobnosti) poskytnuté daty [5]. Tento proces může nakonec vést k nadhodnocení přesnosti modelu a může poskytnout zkreslené odhady.

Zohlednili jsme nejistotu modelového prostoru pomocí bayesovského modelování průměrování, ve kterém celá řada modelů přispívá k odhadům a předpovědím. Tímto způsobem lze poskytnout shrnutí důležitosti a konzistence každého prediktoru. Regresní koeficienty, které mají střední hodnotu blízkou nule, budou mít velmi omezený význam při predikci nezávislé proměnné; navíc prediktory s 95% důvěryhodným intervalem, který zahrnuje nulový efekt, ovlivní výsledek opačně, v závislosti na uvažovaném modelu, což se ukáže jako nekonzistentní. Konkrétně výpočet zadního průměru a 95% důvěryhodného intervalu pro regresní koeficienty ukázal, že PPL, předoperační eGFR a pohlaví si zachovaly svou prediktivní výkonnost v celém modelovém prostoru: možné hodnoty jejich regresních koeficientů byly všechny nad nebo pod nulou. efekt (b=0). Je zajímavé, že hodnoty b pro pohlaví se pohybovaly od 4 do 0,4, což dokazuje, že mužské pohlaví je ochranným faktorem pro funkci ledvin, protože snižuje rozsah 1YPL. Všechny ostatní proměnné se ukázaly jako nespolehlivé, s 95% důvěryhodným intervalem, jehož extrémní hodnoty byly opačného znaménka.

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 >25procentní snížení eGFR oproti výchozí hodnotě [16]. Bylo prokázáno, že AKI zvyšuje riziko úmrtnosti a rozvoje CKD u pacientů se základním onemocněním [17,18], ale nepředpokládalo se, že by ovlivňovala tyto výsledky, pokud se objevila u pacientů podstupujících PN [19,20]. Nedávné studie však ukázaly, že přítomnost i trvání AKI zvyšují riziko dlouhodobého selhání ledvin i u tohoto typu pacientů [14,21]. Kritéria RIFLE však mohou být nevhodná pro pacienty podstupující operaci ledvin; u těchto pacientů může být zvýšení eGFR způsobeno jak chirurgickou excizí, tak ischemickým poškozením s relativními příspěvky, které je obtížné diagnosticky a prognosticky odlišit [18].

V naší studii jsme k definici AKI nepoužili mezní hodnotu; místo toho jsme hodnotili akutní renální selhání z hlediska PPL. Tato volba může nabídnout určité výhody, včetně zamezení negativním důsledkům dichotomizace, jako je ztráta velikosti účinku a riziko nesprávné klasifikace, což umožňuje srovnání s jinými spojitými kovariátami dlouhodobého eGFR a poskytuje podrobnější predikci funkční obnovy [22].

Nejen, že jsme potvrdili, že PPL má znatelné dopady na dlouhodobou funkci, ale také jsme ukázali, že PPL je nejdůležitějším faktorem ovlivňujícím 1YPL. Na rozdíl od AKI se zdá, že PPL je užitečná pro predikci dlouhodobého funkčního zhoršení, i když je procento ztráty eGFR<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

Několik studií zjistilo, že WIT byla klíčovým faktorem v predikci změny eGFR [24–27]. Jiné studie snížily její roli a dospěly k závěru, že pokud je WIT pod bezpečnou hranicí (25–30 min), její trvání významně neovlivňuje dlouhodobou eGFR [10,28–30].

Velké množství literatury se soustředilo na procento zachované parenchymální hmoty (PPMP) jako klíčové determinanty zbývající renální funkce, přičemž WIT hraje pouze malou roli [28,31]. Simmons et al [10] i Ginzburg et al [15] například zjistili, že PPMP a výchozí eGFR, nikoli však WIT, byly nezávisle spojeny s dlouhodobou funkcí ledvin po PN. Jiní autoři zjistili, že zahrnutí PPMP do multivariabilní lineární regrese vedlo ke ztrátě významnosti WIT při predikci eGFR ve 3. měsíci [31] nebo později [32]. Je třeba poznamenat, že hodnocení PPMP není okamžité a vyžaduje specializovaný trojrozměrný renderovací software pro srovnání předoperačních a pooperačních skenů renální počítačové tomografie provedených s intravenózním kontrastem.

WIT a PPMP spolu úzce souvisí a je obtížné je oddělit [33]. Velké a komplexní tumory jsou obvykle spojeny s velkou excizí parenchymu, rozsáhlou devaskularizací a sekundárním poškozením v důsledku rekonstrukce [9,34,35]. Všechny tyto faktory jsou spojeny s delší WIT a menší PPMP, které zase silně souvisí s PPL [35–37], což způsobuje multikolinearitu mezi všemi těmito proměnnými. To jasně ukazuje analýza struktury sítě pro proměnnou závislost. Konkrétně každý uzel v síťovém grafu představuje jednu proměnnou a každá hrana představuje podmíněnou závislost dvou proměnných vzhledem ke všem ostatním. Dvě proměnné, u kterých bylo původně zjištěno, že jsou korelované (tj. okrajově závislé), se mohou stát podmíněně nezávislými (žádná přímá hrana mezi dvěma uzly), když je jejich korelace vysvětlena třetí proměnnou, která s oběma silně souvisí. Například po zavedení PPL do modelu se WIT a 1YPL stanou podmíněně nezávislými, protože WIT ovlivňuje výsledek prostřednictvím PPL. Navíc, když jsou podmíněně nezávislé prediktory přidány k modelu, který již obsahuje podmíněně závislé proměnné, je nepravděpodobné, že by zvýšily predikci modelu. V naší analýze si modely obsahující WIT i PPL vedly hůře než modely obsahující pouze PPL, protože vliv WIT na 1YPL je již vnořen do efektu PPL.

Naše databáze nemá kompletní data pro PPMP, proto jsme tuto proměnnou nehodnotili. PPMP by však našim modelům nemělo přinášet žádnou výhodu; když bylo k modelu obsahujícímu PPL přidáno několik proměnných souvisejících s PPMP, včetně patologické velikosti, RENAL skóre a stadia tumoru [35], odvozené modely neměly vyšší pravděpodobnost. Jinými slovy, tyto proměnné související s PPMP nedokážou vysvětlit reziduální rozptyl a dosáhnout tak horšího celkového prediktivního výkonu. To neznamená, že WIT a PPMP nejsou důležité pro stanovení dlouhodobé renální funkce, ale většina jejich účinku je zprostředkována PPL, která představuje nejlepší prediktor eGFR 1 rok po operaci.

Věk, hypertenze, index tělesné hmotnosti a diabetes mellitus byly identifikovány jako rizikové faktory pro vznik CKD a mohly by se také podílet na větší dlouhodobé funkční ztrátě [9,11,31]. Kontrastní výsledky byly nalezeny pro roli pohlaví [11,31,38]. Domníváme se, že tato zjištění mohou být silně ovlivněna designem studie a volbou cílového ukazatele, protože všechny jsou spojeny s nižší výchozí funkcí ledvin. Hodnotili jsme roli klinických proměnných včetně věku, diabetu, obezity, hypertenze a předoperačního hemoglobinu při stanovení 1YPL. Analýza modelového průměrování ukázala, že pouze věk souvisel s 1YPL; jeho účinek je z velké části zprostředkován PPL a zachovává si marginální účinek, pokud je přidán jako nezávislý prediktor.

Některé studie naznačují, že selektivní sevření větví tepny [39] nebo přístup s nulovou ischemií [40] poskytuje významně vyšší šanci na sparing parenchymu ve srovnání s hilárním sevřením. Naše výsledky naznačují, že ischemická technika je užitečným prediktorem 1YPL, jak ukazuje její BFincl 29,4, což znamená, že její zahrnutí zvýšilo prediktivní výkon modelů téměř 30-krát.

Několik zpráv nezjistilo žádný významný rozdíl ve snížení eGFR mezi chirurgickými přístupy [31,38,41]. Naše studie potvrzuje tato zjištění tím, že prokazuje, že data byla méně pravděpodobná ve skupině modelů zahrnujících chirurgickou techniku ​​jako prediktor.

Naše studie se vyznačuje několika omezeními. Jde o retrospektivní studii, a proto nelze vyloučit zkreslení selekce a detekce. Naše populace pocházela z velkoobjemových center a všechny PN prováděli vysoce zkušení chirurgové; proto naše zjištění nemusí platit pro jiná zdravotnická zařízení. V této studii byla shromážděna data pro 1359 pacientů, z nichž 896 bylo vyloučeno kvůli neúplným údajům. Je to z velké části kvůli přísným kritériím pro zařazení; velké části těchto pacientů chyběly údaje z 1-ročního sledování a pro tyto pacienty není možný žádný statistický závěr; To by mohlo zavést výběrové zkreslení a ovlivnit zobecnitelnost zjištění. Nebyli jsme schopni vyvodit žádné závěry ohledně role studené ischemie, solitárního stavu ledvin, zkušeností chirurga nebo renografických technik; pravděpodobnost a velikost dlouhodobé funkční ztráty může být ovlivněna každým z nich.

Standardizované Cistanche

Závěry

Pro predikci renální ztráty po 1 roce po minimálně invazivní PN je věrohodných několik modelů. Naše analýza naznačuje, že nejlepší model by měl zahrnovat pohlaví, techniku ​​ischemie, předoperační eGFR a PPL. Všechny prediktivní modely obsahující tyto čtyři proměnné měly vyšší pravděpodobnost a vykazovaly vyšší prediktivní výkon než modely zahrnující všechny nebo některé zbývající proměnné. Ve srovnání s jinými nástroji jsou tyto prediktory okamžité a snadno dostupné. PPL je užitečná pro predikci dlouhodobého funkčního poklesu, i když je procentuální ztráta nižší než 25 procent, protože je lineárně úměrná 1YPL. Ostatní prediktory se zdají být irelevantní, protože jejich vliv je nevýznamný nebo již vnořený do účinku těchto čtyř parametrů.

Reference

[1] Ljungberg B, Bensalah K, Canfield S, a kol. Pokyny EAU pro karcinom ledvin: aktualizace z roku 2014. Eur Urol 2015;67:913–24. https://doi. org/10.1016/j.eururo.2015.01.005.

[2] Bradshaw AW, Autorino R, Simone G a kol. Robotická parciální nefrektomie vs minimálně invazivní radikální nefrektomie pro klinickou T2a renální masu: srovnání se skórem sklonu od společné skupiny ROSULA (Robotic Surgery for Large Renal Mass). BJU Int 2020;126:114–23. https://doi.org/ 10.1111/bju.15064.

[3] Larcher A, Capitanio U, Terrone C, a kol. Elektivní nefron šetřící operace snižuje ostatní příčiny mortality ve srovnání s radikální nefrektomií pouze u specifických podskupin pacientů s renálním karcinomem. 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. Optimalizace zachování funkce ledvin při robotické parciální nefrektomii 1756287218815819. Ther Adv Urol 2019;11. https://doi.org/10.1177/1756287218815819.

[5] Claeskens G, Hjort NL. Výběr modelu a průměrování modelu. Cambridge, UK: Cambridge University Press; 2008.

[6] Lavine M, Schervish MJ. Bayesovy faktory: co jsou a co nejsou. Am Stat 1999;53:119–22. https://doi.org/10.1080/ 00031305.1999.10474443.

[7] Hoeting JA, Madigan D, Raftery AE, Volinsky CT. Bayesovský model průměrování: návod. Stat Sci 1999;14:382–401. https://doi.org/ 10.1214/ss/1009212519.

[8] Zhao T, Liu H, Roeder K, Lafferty J, Wasserman L. Obrovský balík pro vysokorozměrný neorientovaný odhad grafu v R. J Mach Learn Res 2012;13:1059–62.

[9] Abdel Raheem A, Shin TY, Chang KD, et al. Yonsei nomogram: prediktivní model nově vzniklého chronického onemocnění ledvin po clampové parciální nefrektomii u pacientů s T1 renálními tumory. 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. Funkční zotavení po parciální nefrektomii: účinky ztráty objemu a ischemického poškození. J Urol 2012;187:1667–73. https://doi.org/ 10.1016/j.juro.2011.12.068.

[11] Clark MA, Shikanov S, Raman JD a kol. Chronické onemocnění ledvin před a po parciální nefrektomii. 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. Faktory predikující výsledek funkce ledvin po parciální nefrektomii. 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. Role klinických a chirurgických faktorů pro predikci okamžitých, časných a pozdních funkčních výsledků a jejich vztah ke kardiovaskulárnímu výsledku po parciální nefrektomii: výsledky prospektivního multicentrického projektu 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. Nomogram k predikci významného odhadovaného snížení rychlosti glomerulární filtrace po robotické parciální nefrektomii. Eur Urol 2018;74:833–9. https://doi. org/10.1016/j.eururo.2018.08.037.

[15] Ginzburg S, Uzzo R, Walton J, et al. Zbytkový objem parenchymu, nikoli čas teplé ischemie, předpovídá konečné výsledky renálních funkcí u pacientů podstupujících parciální nefrektomii. 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. Akutní selhání ledvin – definice, výsledky měření, zvířecí modely, tekutinová terapie a potřeby informačních technologií Druhá mezinárodní konsensuální konference iniciativy pro kvalitu akutní dialýzy (ADQI) skupina. Crit Care 2004;8:R204. https://doi.org/ 10.1186/cc2872.

[17] Chawla LS, Eggers PW, Star RA, Kimmel PL. Akutní poškození ledvin a chronické onemocnění ledvin jako vzájemně propojené syndromy. N Engl J Med 2014;371:58–66. https://doi.org/10.1056/ nejmra1214243.

[18] Zhang Z, Zhao J, Dong W, et al. Akutní poškození ledvin po parciální nefrektomii: role redukce hmoty parenchymu a ischemie a vliv na následné funkční zotavení. Eur Urol 2016;69:745–52. https://doi.org/10.1016/j.eururo.2015.10.023.

[19] Zabell J, Isharwal S, Dong W, et al. Akutní poškození ledvin po parciální nefrektomii solitárních ledvin: vliv na dlouhodobou stabilitu funkce ledvin. 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. Akutní poškození ledvin a střednědobá funkce ledvin po parciální nefrektomii bez svorek. Int J Urol 2019;26:113–8. https://doi.org/10.1111/ iju.13799.

[21] Bravi CA, Vertosick E, Benfante N, et al. Vliv akutního poškození ledvin a jeho trvání na dlouhodobou funkci ledvin po parciální nefrektomii. 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. K praxi dichotomizace kvantitativních proměnných. 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. Nomogram pro predikci středně významné ztráty funkce ledvin po roboticky asistované parciální nefrektomii pro lokalizované nádory ledvin: prospektivní multicentrická observační studie (projekt RECORd2). Eur Urol Focus V tisku. https://doi.org/10.1016/j.euf.2021.09.012.

[24] Porpiglia F, Fiori C, Bertolo R, et al. Účinky doby teplé ischemie na renální funkce po laparoskopické parciální nefrektomii u pacientů s normální kontralaterální ledvinou. 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. Při sevření ledvinového hilu při parciální nefrektomii se počítá každá minuta. 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. Renální funkce po parciální nefrektomii: Vliv teplé ischemie ve vztahu k množství a kvalitě zachovalé ledviny. Urologie 2012;79:356–60. https://doi. org/10.1016/j.urology.2011.10.031.

[27] Aron M, Gill IS, Campbell SC. Optimální je neischemický přístup k parciální nefrektomii. J Urol 2012;187:387–90. https://doi.org/ 10.1016/j.juro.2011.10.092.

[28] Mir MC, Pavan N, Parekh DJ. Současné paradigma pro ischemii v chirurgii ledvin. 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. Renální ischemie a funkce po parciální nefrektomii: společný přehled literatury. 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. Dlouhodobá odpověď na renální ischemii v lidské ledvině po parciální nefrektomii: výsledky z prospektivní klinické studie. BJU Int 2016;117:766–74. https://doi.org/10.1111/ bju.13192.

[31] Lane BR, Russo P, Uzzo RG a kol. Srovnání studené a teplé ischemie během parciální nefrektomie u 660 solitárních ledvin odhaluje převládající roli nemodifikovatelných faktorů při určování konečné renální funkce. 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. Zachování objemu parenchymu a ischemie při parciální nefrektomii: funkční a volumetrická analýza. Urologie 2013;82:263–9. https://doi.org/ 10.1016/j.urology.2013.03.068.

[33] Biles MJ, DeCastro GJ, Woldu SL. Renální funkce po procedurách šetřících nefrony: prostě záležitost objemu? Curr Urol Rep 2016;17:8. https://doi.org/10.1007/s11934-015-0561-3.

[34] Dong W, Zhang Z, Zhao J, et al. Vyříznutá parenchymová masa během parciální nefrektomie: funkční důsledky. Urologie 2017;103:129–35. https://doi.org/10.1016/j.urology.2016.12.021.

[35] Wu J, Suk-Ouichai C, Dong W, et al. Vaskularizovaná parenchymová masa zachovaná s parciální nefrektomií: funkční dopad a prediktivní faktory. Eur Urol Oncol 2019;2:97–103. https://doi.org/ 10.1016/j.euo.2018.06.009.

[36] Lee J, Song C, Lee D a kol. Diferenciální příspěvek faktorů určujících dlouhodobou funkci ledvin po parciální nefrektomii v čase. Urol Oncol 2021;39:196.e15–20. https://doi.org/ 10.1016/j.urolonc.2020.11.007.

[37] Meyer A, Woldu SL, Weinberg AC, a kol. Predikce ztráty parenchymu ledvin po operaci šetřící nefrony. 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. Předoperační nomogramy pro predikci funkce ledvin 1 rok po parciální nefrektomii. 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. Robotická parciální nefrektomie se superselektivním upnutím proti hlavní tepně: retrospektivní srovnání. 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. Anatomická parciální nefrektomie s nulovou ischemií: nový přístup. 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. Vliv teplé versus studené ischémie na renální funkce po parciální nefrektomii. 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. Eun g , 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,

a Division of Urology, VCU Health, Richmond, VA, USA;

b Ústav urologie, Univerzita Magna Graecia, Catanzaro, Itálie;

c Divize urologie, Nemocnice San Luigi, Univerzita v Turíně, Orbassano, Itálie;

d Urologická jednotka, Divize experimentální onkologie, Urologický výzkumný ústav, IRCCS Ospedale San Raffaele, Milán, Itálie;

e Oddělení experimentální a klinické medicíny, Oddělení onkologické minimálně invazivní urologie a andrologie, Careggi University Hospital, University of Florence, Florencie, Itálie;

f Oddělení urologie, andrologie a transplantace ledvin, Univerzita v Bari, Bari, Itálie;

g Urologická klinika, Lékařská fakulta Lewise Katze, Temple University, Philadelphia, PA, USA