Avvisi di apprendimento per lesioni renali acute

Il danno renale acuto (AKI) comporta un rischio significativo e indipendente di mortalità tra i pazienti ospedalizzati, ma nonostante la sua associazione con scarsi risultati clinici, l'AKI è asintomatico e spesso trascurato dai medici, con meno della metà di tutti i pazienti con AKI con documentazione della sindrome in la cartella clinica elettronica, che è stata associata a tassi ridotti di migliori pratiche cliniche AKI.

Il nostro gruppo di ricerca ha recentemente condotto uno studio controllato randomizzato multicentrico su larga scala di allarmi elettronici per AKI in tutto il sistema sanitario di Yale New Haven dal 2018 al 2020 (ELAIA-1). Il nostro studio ha mostrato che, nel complesso, avvisare i medici della presenza di AKI non ha dimostrato una differenza nel tasso del nostro esito primario di progressione di AKI, dialisi o morte, nonostante l'allerta abbia portato a qualche cambiamento del processo di cura come la misurazione della creatinina e analisi delle urine. C'era, tuttavia, una sostanziale eterogeneità tra i siti di studio. La proliferazione di sistemi di allerta inefficaci può portare al fenomeno dell'affaticamento dell'allerta, per cui i fornitori tendono a ignorare gli allarmi in un ambiente ad alta allerta, e può avere effetti deleteri sulla cura del paziente. Inoltre, data la natura altamente eterogenea dell'AKI, può essere giustificato un approccio più personalizzato all'allarme AKI.

L'uplift modeling, comunemente usato nel marketing, è un nuovo concetto in campo medico e mira a determinare le caratteristiche fenotipiche che prevedono una risposta (beneficio o danno) a un dato intervento. In questo modo, i pazienti che si prevede beneficeranno maggiormente di un intervento vengono identificati e presi di mira preferenzialmente. La modellazione dell'aumento dei sistemi di avviso ha il potenziale sia per migliorare l'efficacia degli avvisi attraverso il targeting intelligente, sia per ridurre l'affaticamento degli avvisi.

In questo studio, espanderemo il nostro precedente studio di allerta AKI per determinare in modo prospettico se l'uso del modello di uplift per indirizzare preferenzialmente i pazienti che dovrebbero beneficiare di un allarme AKI ridurrà i tassi di progressione AKI, dialisi e morte tra i pazienti ospedalizzati con AKI. I pazienti ricoverati presso 4 ospedali universitari all'interno del sistema YNHH con AKI, in base ai criteri della creatinina Kidney Disease: Improving Global Outcomes (KDIGO), saranno randomizzati in un gruppo "raccomandato" (con punteggi più alti che ricevono avvisi e punteggi inferiori che non ricevono avvisi come raccomandato ) rispetto a un gruppo "anti-consigliato" (con punteggi più alti che non ricevono avvisi e punteggi più bassi che ricevono avvisi come anti-consigliati). L'esito primario sarà un composito di progressione dell'AKI, dialisi o mortalità entro 14 giorni dalla randomizzazione. I risultati secondari si concentreranno su misure di processo specifiche per AKI.