アミノグリシン関連の急性腎障害の危険因子と機械学習モデル

薬剤性急性腎障害 (D-AKI) は、アミノグリコシドによる治療後に発生する可能性があります。 D-AKI のリスクを予測することは、調整された予防および緩和戦略にとって重要です。 現在、アミノグリコシドに関連する D-AKI のリスクを予測するためのモデルを構築する研究はありません。 したがって、この研究は、臨床現場で使用できる D-AKI のリスクを予測するモデルを開発することを目的としていました。 2018 年 1 月から 2020 年 12 月までに山東第一医科大学の第一付属病院でアミノグリコシドで治療された入院患者の臨床データが収集されました。 主要評価項目は、2012 年の腎疾患改善のためのグローバルアウトカム (KDIGO) に従って定義された D-AKI でした。 人口統計情報、入院および退院情報、病歴、投薬情報、臨床検査を含む患者の臨床情報は、院内の電子医療記録システムを通じて取得されました。 D-AKIに関連する独立した危険因子は、単変量および多因子分析によってスクリーニングされます。 有意差のある共変量 (P < 0.05) は、ロジスティック回帰モデルに含まれていました。 モデルは、10 倍の交差検証によって得られた受信者動作特性曲線 (ROC) の曲線下面積 (AUC) によって評価されました。 この設定での D-AKI を予測および軽減できるかどうかを判断するために、臨床現場でこのモデルの適用をテストするには、今後の研究が必要です。