Validación prospectiva de la predicción de AKI

Este es un estudio observacional prospectivo de un solo centro que valida un modelo predictivo de AKI. Cada característica del modelo se asignará a un recurso apropiado basado en FHIR. Para mitigar los problemas de latencia observados en otros sistemas CDS distribuidos, los investigadores han desarrollado un diseño asíncrono donde los cálculos de algoritmos se realizan fuera de línea (por ejemplo, no dentro del EHR) y las puntuaciones de riesgo se escriben posteriormente a la EHR. Es importante destacar que, en este despliegue, la producción modelo y la puntuación de riesgo clínico resultante no se comunicarán a los médicos tratantes.

Durante el período de estudio, los investigadores revisarán las listas diarias para todos los pacientes ingresados ​​en la UCIP de Golisano Children's Hospital, una instalación de 12 camas adyacente a nuestra unidad de cuidados intensivos cardíacos pediátricos (PCICU) de 15 camas. Utilizando un protocolo estándar para detectar e identificar a los pacientes mediante revisión del gráfico, los investigadores generarán una lista de pacientes que cumplan con los criterios de AKI KDIGO mediante la producción de SCR y la orina, junto con información clínica registrada sobre estos pacientes. Al concluir el período de estudio, esta lista se utilizará como el "estándar de oro" y se comparará con la herramienta de detección automatizada para determinar las características de la prueba de la herramienta.

Nuestros resultados de evaluación del modelo incluyen sensibilidad, valor predictivo positivo (PPV) y número necesario para alertar (NNA) para identificar prospectivamente AKI en una población de niños críticos. Los resultados adicionales incluyen puntualidad de la identificación basada en la implementación del modelo (por ejemplo, marcas de tiempo medidas de predicción de algoritmo en comparación con el desarrollo manual e identificados prospectivamente identificados con AKI). Además, los investigadores informarán las intervenciones y los resultados clínicos de los pacientes con AKI identificados prospectivamente, estratificados por los predichos temprano por el modelo (dentro de las 24 horas posteriores a la admisión) versus no.