La infección constituye una de las principales causas de morbilidad y mortalidad entre receptores de trasplante renal (TR). Sin embargo, nuestra capacidad en el momento actual para identificar a los pacientes en riesgo de esta complicación es limitada. El desarrollo de un modelo ponderado de predicción basado en parámetros inmunológicos no patógeno-específicos y en variables clínicas permitiría individualizar el seguimiento y abordaje de estos pacientes en función de su riesgo específico de infección. Métodos: Análisis retrospectivo de una cohorte observacional prospectiva integrada por 447 pacientes sometidos a TR en nuestro centro entre noviembre de 2008 y marzo de 2013. Esta muestra global fue segmentada de forma aleatoria en una cohorte de derivación (292 pacientes) y una cohorte de validación (155 pacientes). Monitorizamos el recuento de subpoblaciones linfocitarias (linfocitos T CD3+, CD4+ y CD8+, linfocitos By linfocitos natural killer [NK]) y los niveles sé ricos de inmunoglobulinas y factores de complemento (C3 y C4) según un esquema preestablecido: momento basal (pre-trasplante), mes 1 y mes 6. El objetivo del estudio fue el desarrollo de infección global y bacteriana a lo largo de diversos periodos post-trasplante (precoz [primer mes], intermedio [meses 1 a 6) y tardío [a partir del mes 6]). Para la construcción de los modelos se realizaron varios análisis de regresión logística (según el periodo y tipo de infección), asignando un valor numérico a los coeficientes B así obtenidos. La capacidad de discriminación fue analizada mediante el área bajo la curva de características operativas del receptor (ROC); la exactitud diagnóstica mediante la estimación de sensibilidad, especificidad, y val ores predictivos positivo (VPP) y negativo (VPN); y la reproducibilidad y calibración mediante la cohorte independiente de validación. Resultados: No hubo diferencias en los parámetros inmunológicos basales en función del desarrollo de infección durante el primer mes post-trasplante, por lo que no se pudo construir ningún modelo para este periodo. El modelo de predicción de infección global durante el periodo intermedio se basó en los siguientes parámetros (evaluados al mes 1): edad del receptor ≥ 63 años (4 puntos), reintervención en el primer mes (3 puntos), función del injerto renal (-0,3 puntos por cada intervalo de 10 mL/ min), linfocitos T CD4+ 4 puntos observamos los siguientes valores: sensibilidad 54,8%, especificidad 83,2%, VPP 60,7% y VPN 79,5%. El modelo para infección bacteriana consistió, por su parte, en los siguientes parámetros: edad del receptor ≥ 65 años (3 puntos), retraso en la función del injerto (2 puntos), infección bacteria na previa (4 puntos), linfocitos NK 6,5 puntos obtuvimos: sensibilidad 54,4%, especificidad 85,4%, VPP 47,7% y VPN 88,4%. El modelo de predicción de infección global durante el periodo tardío incluyó los siguientes parámetros (evaluados al mes 6): enfermedad aterotrombótica (3 puntos), rechazo agudo previo (2 puntos), linfocitos NK 7 puntos observamos los siguientes valores: sensibilidad 69,2%, especificidad 64,3%, VPP 41,4% y VPN 85,2%. Por último, el modelo para infección bacteriana tardía consistió en: infección por VHC (3 puntos), rechazo agudo previo (3 puntos) y C3 4,5 puntos) arrojó los siguientes valores: sensibilidad 37,8%, especificidad 90,3%, VPP 45,2% y VPN 87,3%. La reproducibilidad y calibración de los modelos en la cohorte de validación fue buena. No hubo diferencias significativas en las áreas bajo la curva ROC ni en las incidencias de infección tras estratificar ambas cohortes por cuartiles o terciles del correspondiente modelo de predicción. Conclusiones: La combinación de parámetros inmunológicos no patógeno-específicos y ampliamente disponibles junto con una serie de variables clínicas seleccionadas permite predecir, en los meses 1 y 6 post-trasplante, el riesgo posterior de infección global o bacteriana en receptores de TR de forma individualizada
