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Article Title: Predicting 3-Year Survival in Patients Receiving Maintenance Dialysis: An External Validation of iChoose Kidney in Ontario, Canada.
Authors: Tan, Vivian S; Garg, Amit X; McArthur, Eric; Patzer, Rachel E; Gander, Jennifer; Roshanov, Pavel; Kim, S Joseph; Knoll, Greg A; Yohanna, Seychelle; McCallum, Megan K; Naylor, Kyla L
Journal: Canadian journal of kidney health and disease Volume 5
Date of Publication:2018
Abstract:
BACKGROUND: Many patients with end-stage kidney disease (ESKD) do not appreciate how their survival may differ if treated with a kidney transplant compared with dialysis. A risk calculator (iChoose Kidney) developed and validated in the United States provides individualized mortality estimates for different treatment options (dialysis vs living or deceased donor kidney transplantation). The calculator can be used with patients and families to help patients make more educated treatment decisions.OBJECTIVE: To validate the iChoose Kidney risk calculator in Ontario, Canada.DESIGN: External validation study.SETTING: We used several linked administrative health care databases from Ontario, Canada.PATIENTS: We included 22 520 maintenance dialysis patients and 4505 kidney transplant recipients. Patients entered the cohort between 2004 and 2014.MEASUREMENTS: Three-year all-cause mortality.METHODS: We assessed model discrimination using the C-statistic. We assessed model calibration by comparing the observed versus predicted mortality risk and by using smoothed calibration plots. We used multivariable logistic regression modeling to recalibrate model intercepts using a correction factor, when appropriate.RESULTS: In our final version of the iChoose Kidney model, we included the following variables: age (18-80 years), sex (male, female), race (white, black, other), time on dialysis (<6 months, 6-12 months, >12 months), and patient comorbidities (hypertension, diabetes, and/or cardiovascular disease). Over the 3-year follow-up period, 33.3% of dialysis patients and 6.2% of kidney transplant recipients died. The discriminatory ability was moderate (C-statistic for dialysis: 0.70, 95% confidence interval [CI]: 0.69-0.70, and C-statistic for transplant: 0.72, 95% CI: 0.69-0.75). The 3-year observed and predicted mortality estimates were comparable and even more so after we recalibrated the intercepts in 2 of our models (dialysis and deceased donor kidney transplantation). As done in the United States, we developed a Canadian Web site and an iOS application called Dialysis vs. Kidney Transplant- Estimated Survival in Ontario.LIMITATIONS: Missing data in our databases precluded the inclusion of all variables that were in the original iChoose Kidney (ie, patient ethnicity and low albumin). We were unable to perform all preplanned analyses due to the limited sample size.CONCLUSIONS: The original iChoose Kidney risk calculator was able to adequately predict mortality in this Canadian (Ontario) cohort of ESKD patients. After minor modifications, the predictive accuracy improved. The Dialysis vs. Kidney Transplant- Estimated Survival in Ontario risk calculator may be a valuable resource to help ESKD patients make an informed decision on pursuing kidney transplantation.CONTEXTE: Plusieurs patients atteints dinsuffisance renale terminale (IRT) ignorent a quel point leurs chances de survie varient selon quils sont traites par dialyse ou par une greffe renale. Un modele de prevision des risques (loutil de calcul iChoose Kidney), developpe et valide aux Etats-Unis, fournit une estimation personnalisee des chances de survie selon les differentes modalites de traitement (dialyse ou greffe dun rein provenant dun donneur vivant ou decede). Loutil de calcul peut etre employe par les patients et leurs familles pour les aider a prendre une decision plus eclairee au sujet du traitement.OBJECTIF DE LETUDE: Valider loutil de calcul iChoose Kidney dans une cohorte de patients de lOntario, au Canada.TYPE DETUDE: Une etude de validite externe.CADRE DE LETUDE: Plusieurs bases de donnees couplees du systeme de sante ontarien (Canada).PATIENTS: Un total de 22 520 patients dialyses et de 4 505 receveurs dune greffe de rein ont ete inclus entre 2004 et 2014.MESURES: La mortalite toutes causes sur une periode de trois (3) ans.METHODOLOGIE: Nous avons evalue le pouvoir discriminant du modele a laide de la statistique C. Letalonnage du modele a ete etabli en comparant les risques de mortalite observe et predit, et a laide de courbes detalonnage lissees. Des modeles de regression logistique multivaries ont ete employes pour reetalonner les valeurs a lorigine en utilisant au besoin un facteur de correction.RESULTATS: Notre version definitive du modele de prevision inclut les variables suivantes : lage du patient (18 a 80 ans), son genre, sa race (blanc, noir, autre), son experience en dialyse (moins de 6 mois, entre 6 et 12 mois, plus de 12 mois) et ses comorbidites (hypertension, diabete et maladies cardiovasculaires). Au cours des trois ans de suivi, 33,3 % des patients dialyses et 6,2 % des receveurs dune greffe sont decedes. Le pouvoir discriminant sest avere modere avec une valeur de statistique C de 0,70 (IC 95 % : 0,69-0,70) pour la dialyse et de 0,72 (IC 95 % : 0,69-0,75) pour les greffes. Les taux de mortalite observe et estime au cours des trois ans etaient comparables, et davantage apres le reetalonnage des valeurs a lorigine dans deux de nos modeles (dialyse et receveur dun rein dun donneur decede). Comme aux Etats-Unis, nous avons developpe un site Web et une application iOS canadiens nommes Dialysis vs. Kidney Transplant-Estimated Survival in Ontario.LIMITES: Des informations manquantes dans les bases de donnees consultees nous ont empeches de tenir compte de toutes les variables incluses dans le modele iChoose Kidney original, notamment lorigine ethnique du patient et les valeurs dalbuminurie. De plus, la taille restreinte de lechantillon ne nous a pas permis de proceder a toutes les analyses prevues.CONCLUSION: La version originale du modele de prevision des risques iChoose Kidney a predit adequatement le risque de mortalite dans une cohorte de patients ontariens atteints dIRT. La precision du pouvoir predictif du modele sest amelioree a la suite dajustements mineurs. Loutil Dialysis vs. Kidney Transplant-Estimated Survival in Ontario pourrait ainsi devenir une ressource precieuse pour les patients ontariens atteints dIRT, pour les aider a prendre une decision eclairee dans leur choix dune modalite de traitement.