针对“早期拒绝模式表型分析作为肾脏分配中器官质量评估的替代指标”的研究回应

《TRANSPLANTATION》：Response to: Early Refusal Pattern Phenotyping as a Surrogate for Organ Quality Assessment in Kidney Allocation

器官分配系统优化需结合拒绝模式分析、移植中心偏好及多患者拒绝策略，但需警惕Goodhart定律导致数据失真。当前应推动拒绝代码标准化，并探索动态调整分配优先级的方法，同时加强全球协作以适应各国系统差异。

　　

我们非常感谢Kashiv等人¹对我们最近发表在《Transplantation》²上的文章所提出的深思熟虑的评论。我们完全同意他们在信中提到的观点，即早期行为指标如何能够改进印度当前的器官分配工作流程。

我们想强调他们关于进一步完善早期器官分配信息系统的两项观察结果。首先，正如Kashiv等人正确指出的，与器官相关的拒绝原因或在分配过程早期出现的多患者同时拒绝情况，可以为高风险供体-受体对提供更全面的免疫学评估机会，从而实现个性化的、基于风险分层的器官分配。其次，我们同意作者强调的这些结果的可迁移性。将这些关于拒绝模式的见解应用于不同国家的独特供体人群特征、分配算法和移植中心接受行为，对于提高全球肾脏利用效率至关重要。

此外，我们也赞同Kashiv等人关于需要更细致的拒绝代码的观点，尽管这也会带来一些挑战。在美国，器官采购与移植网络数据咨询委员会目前正在审查拒绝代码，以“提高其具体性和标准化程度”。³然而，仅仅采用这些修订后的代码是不够的；成功的关键在于移植中心能够有效使用这些代码，并具备输入多种代码的灵活性。

当这些拒绝信息被透明地使用时，它们可以通过实时更新分配优先列表来帮助防止肾脏资源被闲置。记录的拒绝数据可以与现有的临床数据结合，以指导后续的器官分配。除了编码之外，分配系统还可以探索创新方法，以同时捕捉患者和移植中心的偏好，并提高系统效率。例如，对于拒绝分配的移植中心，可以询问他们是否仍然对为其他患者提供该器官感兴趣。

然而，由于古德哈特定律（Goodhart’s Law）的存在，这些方法需要谨慎使用：一旦某个指标被纳入正式的绩效评估体系，它就不再是一个有效的衡量标准。尽管当前的拒绝代码在识别可能被闲置的肾脏方面具有很大价值，但将其纳入正式的绩效指标可能会促使某些机构进行策略性报告。这种行为可能会损害数据的真实性；在这种情况下，多患者同时拒绝的情况可能比与器官相关的拒绝原因更具参考价值。

全球范围内提高死亡供体器官移植的利用率，既依赖于此类合作对话，也依赖于对各国分配系统细节的深入了解。虽然我们必须意识到当前拒绝代码存在的局限性，但对拒绝原因进行分类——无论是基于器官相关因素还是患者相关因素，或是单例拒绝还是多患者同时拒绝——为在分配过程早期捕捉专家的临床判断提供了重要的框架。最终，承认这些复杂性有助于确保这些发现能够有效地应用于全球范围内的临床实践。

致谢

作者感谢Xingxing Cheng、Marc Melcher、Sanjit Neelam、Michael Rees、Alvin Roth、Paulo Somaini和Joachim Studnia对这封信所做出的智力贡献。