Facteurs de risque et modèle d'apprentissage automatique pour les lésions rénales aiguës liées aux aminoglycines

Une insuffisance rénale aiguë d'origine médicamenteuse (D-AKI) peut survenir après un traitement avec des aminoglycosides. Prédire le risque de D-AKI est important pour une stratégie de prévention et de palliation adaptée. Il n'existe actuellement aucune étude pour construire un modèle de prédiction du risque de D-AKI associé aux aminoglycosides. Par conséquent, l'étude visait à développer un modèle pour prédire le risque de D-AKI qui pourrait être utilisé dans la pratique clinique. Les données cliniques des patients hospitalisés traités avec des aminoglycosides au premier hôpital affilié de la première université médicale du Shandong de janvier 2018 à décembre 2020 ont été recueillies. Le critère d'évaluation principal était le D-AKI, défini selon les résultats mondiaux 2012 pour l'amélioration de la maladie rénale (KDIGO). Les informations cliniques sur les patients, y compris les informations démographiques, les informations d'admission et de sortie, les antécédents de la maladie, les informations sur les médicaments et les tests de laboratoire, ont été obtenues via un système de dossier médical électronique à l'hôpital. Les facteurs de risque indépendants associés au D-AKI seront examinés par des analyses univariées et multifactorielles. Les covariables présentant des différences significatives (P < 0,05) ont été incluses dans les modèles de régression logistique. Les modèles ont été évalués par l'aire sous la courbe (AUC) de la courbe caractéristique de fonctionnement du récepteur (ROC) obtenue par validation croisée décuple. Des études futures sont nécessaires pour tester l'application de ce modèle dans la pratique clinique afin de déterminer si le D-AKI dans ce contexte peut être prédit et atténué.