Variables linked to hepatitis B vaccination success in non-dialyzed chronic kidney disease patients: Use of a bayesian model - 23/05/19

Doi : 10.1016/j.nephro.2019.02.010 
Yves Dimitrov a, , Michel Ducher b, Marc Kribs a, Guillaume Laurent a, Sarah Richter c, Jean-Pierre Fauvel d
a Nephrology Department, centre hospitalier de Haguenau, 64, avenue du professeur Leriche, 67500 Haguenau, France 
b Pharmacy Department, hospices civils de Lyon, université Claude-Bernard Lyon 1, 69000 Lyon, France 
c Clinique Saint-Anne, 67000 Strasbourg, France 
d Hospices civils de Lyon, université Claude-Bernard Lyon 1, 69000 Lyon, France 

Corresponding author.
Sous presse. Épreuves corrigées par l'auteur. Disponible en ligne depuis le Thursday 23 May 2019
Cet article a été publié dans un numéro de la revue, cliquez ici pour y accéder

Abstract

Background

Hepatitis B vaccination is recommended for chronic kidney disease (CKD) patients before starting dialysis. We performed an analyis aimed to describe the clinical and biological parameters related to the success of vaccination in CKD patients before starting dialysis.

Methods

We extracted data of 170 non-dialyzed patients who were offered hepatitis B vaccination from a register. They received a first vaccination of 40μg followed by boosters after one, two and six months. Patients were considered protected if their hepatitis B antibody level was >10IU/L, three months apart. A logistic regression and a Bayesian model were used to describe the relationships between variables and the success of vaccination.

Results

Vaccination protected 50.6% of the patients. Model adjustment to the data was higher using the Bayesian model compared to the logistic regression (with area under the ROC curve of 0.955±0.007 vs 0.775±0.066 respectively). The Bayesian model's robustness studied using a 10 fold cross validation showed a percentage of misclassified subjects of 12.4±1.8%, a sensitivity of 87.7±0.3%, a specificity of 87.5±0.3%, a positive predictive value of 87.8±0.3% and negative predictive value of 87.4±0.2%. As classified by the Bayesian model, the variables most related to successful vaccination were, in descending order: age, eGFR, protidemia, albuminemia, cause of renal failure, gender, previous vaccination and weight.

Conclusion

The Bayesian network confirmed that both kidney function and nutritional status of patients are important factors to explain the success of vaccination against hepatitis B in CKD patients before dialysis. For research purposes, before an external validation, the network can be used online at ?s=Bhepatitis%26n=ReseauhepatiteBsup10.neta.

Le texte complet de cet article est disponible en PDF.

Keywords : Bayesian network, Hepatitis B, Kidney disease, Vaccination


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