Delayed graft function (DGF) is a common complication after transplantation of deceased donor kidneys. The aim of this study was to investigate the feasibility of using computed tomography texture analysis (CT-TA) of the donor kidney to predict delayed graft function (DGF) following kidney transplantation from cadaveric donors.

We made a retrospective review of all consecutive DBD and DCD kidney donors admitted to our institution and their corresponding KTRs between December 2014 and January 2019. We extracted 15 image features from unenhanced CT and contrast-enhanced CT corresponding to first order and second order Haralick textural features. Predictors of DGF were evaluated by univariable and multivariable analysis. Receiver operating characteristic (ROC) analysis was performed and the area under the ROC curve (AUC) to predict DGF was calculated for the predictors.

A total of 115 patients were included in the study. DGF occurred in 15 patients (13%). Recipient body mass index (BMI) (P=0.003) and Skewness (P=0.05) represented independent predictors in the multivariate model. The combination of both clinical and textural features in a bivariate model reached a ROC-AUC of 0.79 (95% CI: 0.64–0.94) in predicting the probability of DGF.

Results from this preliminary study suggest that CT texture analysis might be a promising quantitative imaging tool to help physician predict DFG after kidney transplantation from cadaveric donors.

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La reprise retardée de fonction (RRF) du transplant rénal est une complication fréquente après transplantation rénale. L’objectif était d’évaluer la performance de l’analyse de texture pour la prédiction de reprise retardée de fonction d’un transplant rénal.

Il s’agit d’une étude rétrospective qui a analysé les données scanographiques de patients décédés donneurs de reins entre janvier 2014 et décembre 2019 dans un centre hospitalier universitaire. Quinze paramètres de textures correspondants aux paramètres statistiques du premier ordre et aux paramètres d’Haralick ont été extraits des scanners sans et avec injection de produit de contraste. Les facteurs prédictifs de RRF ont été étudiés en analyse uni- et multivariées. L’aire sous la courbe ROC (ROC AUC) de chaque paramètre a permis d’identifier les meilleurs paramètres prédictifs de RRF. La valeur prédictive de plusieurs combinaisons a été obtenue en réalisant des analyses multivariées ROC-AUC.

Nous avons inclus 115 couples de donneurs–receveurs. Une fonction retardée du transplant a été constatée chez 15 patients (13 %). L’indice de masse corporelle du receveur (p=0,003) et l’asymétrie (p=0,05) étaient associés de manière indépendante à la RRF en analyse multivariée. La combinaison de ces facteurs clinique et texturaux ont atteint une ROC-AUC de 0,79 (IC95 % : 0,64–0,94) en prédiction de la RRF.

Les résultats de cette étude suggèrent que l’analyse de texture tomodensitométrique semble être une approche prometteuse pour l’évaluation préopératoire de la reprise retardée de fonction d’un transplant rénal.

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