Modélisation conjointe pour données longitudinales et données de survie : analyse des facteurs prédictifs du devenir de la greffe rénale

Prediction of graft outcome would be useful to optimize patient care. Follow-up of kidneytransplant patients include repeated measurements of longitudinal markers, such as serum creatinine and immunosuppressive drug exposure. Recently proposed joint models areappropriate to analyze relationship between longitudinal processes and time-to-event data. In the first part of present work, we used the approach of joint latent class mixed models tostudy the impact of time-profiles of serum creatinine collected within the first 18 months after kidney transplantation on long-term graft survival. The studied cohort was parted into three homogenous classes with a specific time-evolution of serum creatinine and a specific risk of graft failure. The individual predicted probabilities of graft failure up to 10 years posttransplantation, calculated from this joint model were satisfying in terms of sensitivity, specificity and overall accuracy, for patients who had not developed de novo donor specificanti-HLA antibodies. The clinical usefulness of developed predictive tooI needs to beevaluated with a dynamic approach. In the second part, non-linear mixed effects models witha mixture of distribution for random effects were used to investigate (i) the associationbetween variability over time of tacrolimus exposure and self-reported drug adherence and(ii) the impact of this variability on the acute rejection risk. This model found a significantimpact of tacrolimus time-exposure variability on acute rejection onset beyond 3 months posttransplantation. On the contrary, no association between adherence and (i) variability oftacrolimus time-exposure and (ii) acute rejection was observed in our study which included moderate non-adherent patients only. This result questions the impact of moderate nonadherence on graft outcome.La prédiction du devenir du greffon et de sa survie permettrait d’optimiser la prise en charge des patients transplantés. Le suivi des patients transplantés rénaux inclue des mesures répétées de marqueurs longitudinaux tels que la créatinine sérique et l’exposition aux médicaments immunosuppresseurs. L’approche statistique récemment proposée des modèles conjoints permet d’analyser la relation entre un processus longitudinal et la survenue d’un événement clinique. Dans la première partie de ce travail de thèse, nous avons utilisé les modèles conjoints à classes latentes pour étudier l’impact du profil de créatinine sérique au cours des 18 premiers mois post-greffe sur la survie du greffon à long terme. Dans la cohorte étudiée, trois groupes homogènes caractérisés par une trajectoire spécifique de l’évolution de la créatinine sérique en fonction du temps et un risque d’échec de greffe spécifique ont été identifiés. Les probabilités individuelles de l’échec de greffe pendant les 10 premières années post-transplantation ont été calculées sur la base du modèle conjoint développé. Chez les patients qui n’avaient pas développé d’anticorps anti-HLA spécifiques du donneur, le risque d’échec de greffe en fonction du temps était prédit avec un niveau de performance satisfaisant en termes de spécificité, sensibilité et précision.L’utilité clinique de cet outil devra être évaluée avec une approche dynamique. Dans une seconde partie, les modèles non linéaires à effets mixtes combinés avec l’approche des modèles de mélange a été utilisée pour analyser (i) l’association entre la variabilité de l’exposition au tacrolimus au cours du temps et l’adhésion au traitement rapportée par le patient et (ii) l’impact de cette variabilité d’exposition sur le risque de rejet aigu. Ce modèle a montré un effet significatif de la variabilité de l’exposition au cours du temps du tacrolimus sur la survenu de rejet aigu au-delà de 3 mois post-transplantation. Au contraire, aucune association entre l’adhésion et la variabilité de l’exposition au tacrolimus d’une part, et le risque de rejet aigu d’autre part n’a été observée dans cette étude qui n’incluait que des patients modérément non-adhérents. Ce résultat pose la question de l’impact d’une non adhésion modérée sur le devenir du greffon

Joint modelling of longitudinal and time-to-event data : analysis of predictive factors of graft outcomes in kidney transplant recipients

La prédiction du devenir du greffon et de sa survie permettrait d’optimiser la prise en charge des patients transplantés. Le suivi des patients transplantés rénaux inclue des mesures répétées de marqueurs longitudinaux tels que la créatinine sérique et l’exposition aux médicaments immunosuppresseurs. L’approche statistique récemment proposée des modèles conjoints permet d’analyser la relation entre un processus longitudinal et la survenue d’un événement clinique. Dans la première partie de ce travail de thèse, nous avons utilisé les modèles conjoints à classes latentes pour étudier l’impact du profil de créatinine sérique au cours des 18 premiers mois post-greffe sur la survie du greffon à long terme. Dans la cohorte étudiée, trois groupes homogènes caractérisés par une trajectoire spécifique de l’évolution de la créatinine sérique en fonction du temps et un risque d’échec de greffe spécifique ont été identifiés. Les probabilités individuelles de l’échec de greffe pendant les 10 premières années post-transplantation ont été calculées sur la base du modèle conjoint développé. Chez les patients qui n’avaient pas développé d’anticorps anti-HLA spécifiques du donneur, le risque d’échec de greffe en fonction du temps était prédit avec un niveau de performance satisfaisant en termes de spécificité, sensibilité et précision.L’utilité clinique de cet outil devra être évaluée avec une approche dynamique. Dans une seconde partie, les modèles non linéaires à effets mixtes combinés avec l’approche des modèles de mélange a été utilisée pour analyser (i) l’association entre la variabilité de l’exposition au tacrolimus au cours du temps et l’adhésion au traitement rapportée par le patient et (ii) l’impact de cette variabilité d’exposition sur le risque de rejet aigu. Ce modèle a montré un effet significatif de la variabilité de l’exposition au cours du temps du tacrolimus sur la survenu de rejet aigu au-delà de 3 mois post-transplantation. Au contraire, aucune association entre l’adhésion et la variabilité de l’exposition au tacrolimus d’une part, et le risque de rejet aigu d’autre part n’a été observée dans cette étude qui n’incluait que des patients modérément non-adhérents. Ce résultat pose la question de l’impact d’une non adhésion modérée sur le devenir du greffon.Prediction of graft outcome would be useful to optimize patient care. Follow-up of kidneytransplant patients include repeated measurements of longitudinal markers, such as serum creatinine and immunosuppressive drug exposure. Recently proposed joint models areappropriate to analyze relationship between longitudinal processes and time-to-event data. In the first part of present work, we used the approach of joint latent class mixed models tostudy the impact of time-profiles of serum creatinine collected within the first 18 months after kidney transplantation on long-term graft survival. The studied cohort was parted into three homogenous classes with a specific time-evolution of serum creatinine and a specific risk of graft failure. The individual predicted probabilities of graft failure up to 10 years posttransplantation, calculated from this joint model were satisfying in terms of sensitivity, specificity and overall accuracy, for patients who had not developed de novo donor specificanti-HLA antibodies. The clinical usefulness of developed predictive tooI needs to beevaluated with a dynamic approach. In the second part, non-linear mixed effects models witha mixture of distribution for random effects were used to investigate (i) the associationbetween variability over time of tacrolimus exposure and self-reported drug adherence and(ii) the impact of this variability on the acute rejection risk. This model found a significantimpact of tacrolimus time-exposure variability on acute rejection onset beyond 3 months posttransplantation. On the contrary, no association between adherence and (i) variability oftacrolimus time-exposure and (ii) acute rejection was observed in our study which included moderate non-adherent patients only. This result questions the impact of moderate nonadherence on graft outcome

Modélisation conjointe pour données longitudinales et données de survie : analyse des facteurs prédictifs du devenir de la greffe rénale

Prediction of graft outcome would be useful to optimize patient care. Follow-up of kidneytransplant patients include repeated measurements of longitudinal markers, such as serum creatinine and immunosuppressive drug exposure. Recently proposed joint models areappropriate to analyze relationship between longitudinal processes and time-to-event data. In the first part of present work, we used the approach of joint latent class mixed models tostudy the impact of time-profiles of serum creatinine collected within the first 18 months after kidney transplantation on long-term graft survival. The studied cohort was parted into three homogenous classes with a specific time-evolution of serum creatinine and a specific risk of graft failure. The individual predicted probabilities of graft failure up to 10 years posttransplantation, calculated from this joint model were satisfying in terms of sensitivity, specificity and overall accuracy, for patients who had not developed de novo donor specificanti-HLA antibodies. The clinical usefulness of developed predictive tooI needs to beevaluated with a dynamic approach. In the second part, non-linear mixed effects models witha mixture of distribution for random effects were used to investigate (i) the associationbetween variability over time of tacrolimus exposure and self-reported drug adherence and(ii) the impact of this variability on the acute rejection risk. This model found a significantimpact of tacrolimus time-exposure variability on acute rejection onset beyond 3 months posttransplantation. On the contrary, no association between adherence and (i) variability oftacrolimus time-exposure and (ii) acute rejection was observed in our study which included moderate non-adherent patients only. This result questions the impact of moderate nonadherence on graft outcome.La prédiction du devenir du greffon et de sa survie permettrait d’optimiser la prise en charge des patients transplantés. Le suivi des patients transplantés rénaux inclue des mesures répétées de marqueurs longitudinaux tels que la créatinine sérique et l’exposition aux médicaments immunosuppresseurs. L’approche statistique récemment proposée des modèles conjoints permet d’analyser la relation entre un processus longitudinal et la survenue d’un événement clinique. Dans la première partie de ce travail de thèse, nous avons utilisé les modèles conjoints à classes latentes pour étudier l’impact du profil de créatinine sérique au cours des 18 premiers mois post-greffe sur la survie du greffon à long terme. Dans la cohorte étudiée, trois groupes homogènes caractérisés par une trajectoire spécifique de l’évolution de la créatinine sérique en fonction du temps et un risque d’échec de greffe spécifique ont été identifiés. Les probabilités individuelles de l’échec de greffe pendant les 10 premières années post-transplantation ont été calculées sur la base du modèle conjoint développé. Chez les patients qui n’avaient pas développé d’anticorps anti-HLA spécifiques du donneur, le risque d’échec de greffe en fonction du temps était prédit avec un niveau de performance satisfaisant en termes de spécificité, sensibilité et précision.L’utilité clinique de cet outil devra être évaluée avec une approche dynamique. Dans une seconde partie, les modèles non linéaires à effets mixtes combinés avec l’approche des modèles de mélange a été utilisée pour analyser (i) l’association entre la variabilité de l’exposition au tacrolimus au cours du temps et l’adhésion au traitement rapportée par le patient et (ii) l’impact de cette variabilité d’exposition sur le risque de rejet aigu. Ce modèle a montré un effet significatif de la variabilité de l’exposition au cours du temps du tacrolimus sur la survenu de rejet aigu au-delà de 3 mois post-transplantation. Au contraire, aucune association entre l’adhésion et la variabilité de l’exposition au tacrolimus d’une part, et le risque de rejet aigu d’autre part n’a été observée dans cette étude qui n’incluait que des patients modérément non-adhérents. Ce résultat pose la question de l’impact d’une non adhésion modérée sur le devenir du greffon

A Prognostic Tool for Individualized Prediction of Graft Failure Risk within Ten Years after Kidney Transplantation

Identification of patients at risk of kidney graft loss relies on early individual prediction of graft failure. Data from 616 kidney transplant recipients with a follow-up of at least one year were retrospectively studied. A joint latent class model investigating the impact of serum creatinine (Scr) time-trajectories and onset of de novo donor-specific anti-HLA antibody (dnDSA) on graft survival was developed. The capacity of the model to calculate individual predicted probabilities of graft failure over time was evaluated in 80 independent patients. The model classified the patients in three latent classes with significantly different Scr time profiles and different graft survivals. Donor age contributed to explaining latent class membership. In addition to the SCr classes, the other variables retained in the survival model were proteinuria measured one-year after transplantation (HR=2.4, p=0.01), pretransplant non-donor-specific antibodies (HR=3.3, p<0.001), and dnDSA in patient who experienced acute rejection (HR=15.9, p=0.02). In the validation dataset, individual predictions of graft failure risk provided good predictive performances (sensitivity, specificity, and overall accuracy of graft failure prediction at ten years were 77.7%, 95.8%, and 85%, resp.) for the 60 patients who had not developed dnDSA. For patients with dnDSA individual risk of graft failure was not predicted with a so good performance

Cohort profile update: The Cork and Kerry Diabetes and Heart Disease Study [version 1; peer review: 2 approved]

Background: The Cork and Kerry Diabetes and Heart Disease Study was established to investigate the prevalence of diabetes and cardiovascular disease among middle-aged adults in Ireland. The Mitchelstown cohort was recruited from a single large primary care centre between 2010–2011. A rescreen of this cohort was conducted in 2015. Methods: Data were collected on cardiovascular health and associated risk factors. In addition, the rescreen incorporated new measures which included information on cognition and frailty, medication adherence, dietary factors and the collection of stool samples with RNA sequencing of the gut microbiome. Results: Of 2047 participants in the original cohort, 237 (11.6%) were deceased, too ill to participate or were lost to follow-up. Of the remaining 1810 baseline study participants, 1378 men and women aged 51–77 years agreed to take part in the rescreen (response rate of 76.1%). The prevalence of hypertension was high, ranging from 50% to 64% depending on the measurement method. An investigation of the association of gut microbiota with metabolic syndrome and obesity indicated greater microbiome diversity in metabolically healthy non-obese individuals relative to their unhealthy counterparts. Analysis of prescribing data over time demonstrated a high prevalence of potentially inappropriate prescribing among older-aged people in primary care which increased as they progressed to more advanced old age. Conclusions: The rescreen has provided new insights into cardiovascular health. In addition, this study is embedded in a single primary care centre, enabling passive follow-up of study participants through electronic health records. All data collected at baseline and rescreen are maintained and stored at the School of Public Health, University College Cork and specific proposals for future collaborations are welcome

Health care utilization and the associated costs attributable to cardiovascular disease in Ireland:a cross-sectional study

BACKGROUND: Cardiovascular disease (CVD) is the leading cause of mortality and disability globally. We examined healthcare service utilization and costs attributable to CVD in Ireland in the period before the introduction of a major healthcare reform in 2016.METHODS: Secondary analysis of data from 8 113 participants of the first wave of The Irish Longitudinal Study on Ageing. CVD was defined as having a self-reported doctor's diagnosis of myocardial infarction, angina, heart failure, stroke, atrial fibrillation or transient ischaemic attack. Participants self-reported the utilization of healthcare services in the year preceding the interview. Negative binomial regression with average marginal effects (AME) was used to estimate the incremental number of general practitioner (GP) and outpatient department (OPD) visits, accident and emergency department attendances and hospitalisations in population with CVD relative to population without CVD. We calculated the corresponding costs at individual and population levels, by gender and age groups.RESULTS: The prevalence of CVD was 18.2% (95% CI: 17.3, 19.0) Participants with CVD reported higher utilization of all healthcare services. In adjusted models, having CVD was associated with incremental 1.19 (95% CI: 0.99, 1.39) GP and 0.79 (95% CI: 0.65, 0.93) OPD visits. There were twice as many incremental hospitalisations in males with CVD compared to females with CVD (AME (95% CI): 0.20 (0.16, 0.23) vs 0.10 (0.07, 0.14)). The incremental cost of healthcare service use in population with CVD was an estimated €352.2 million (95% CI: €272.8, €431.7), 93% of which was due to use of secondary care services.CONCLUSION: We identified substantially increased use of healthcare services attributable to CVD in Ireland. Continued efforts aimed at CVD primary prevention and management are required.</p