Ta strona została przetłumaczona automatycznie i dokładność tłumaczenia nie jest gwarantowana. Proszę odnieść się do angielska wersja za tekst źródłowy.

Real-Time Acute Kidney Injury Perioperative Prediction Clinical Trial (ML-AKI)

19 maja 2026 zaktualizowane przez: University of California, San Francisco

Prediction of Acute Kidney Injury (AKI) After Surgery: A Pragmatic Three-Arm Cluster-Randomized Trial

This investigator-initiated, pragmatic trial evaluates whether displaying a machine learning (ML)- derived perioperative AKI risk score-alone or paired with an interruptive Best/Our Practice Advisory (BPA/OPA)-improves kidney-protective care and reduces kidney injury after non-obstetric surgery at UCSF. Approximately 75-100 attending anesthesiologists (clusters) are randomized 1:1:1 to: (a) Control (risk score hidden), (b) Score Only (visible preoperative AKI risk probability with passive KDIGO bundle recommendation), or (c) Score + BPA (visible risk plus interruptive KDIGO prompt for high-risk patients). CRNAs/residents follow their attending' s assignment. Adult inpatients (age ≥18) with expected overnight stay and eGFR ≥15 mL/min/1.73 m² are included; obstetrics, chronic dialysis, and kidney transplant patients are excluded. The underlying preoperative model was prospectively validated at UCSF and outperforms anesthesiologist risk estimation reported in the literature. The model was reviewed and approved by the AI Oversight Committee at UCSF. Primary endpoint is the continuous change in serum creatinine (mg/dL) from baseline to POD 1-2. Secondary outcomes include KDIGO-defined AKI, adherence to bundle elements (hemodynamics, balanced fluids, nephrotoxin avoidance, glycemic control), intraoperative hypotension time, fluid volumes, nephrotoxin exposure, perioperative hyperglycemia, length of stay, unplanned ICU transfer, readmission, dialysis, and in-hospital mortality. Data are obtained from the EHR; analysts are blinded. No direct subject interaction is planned; the investigators will request a waiver of patient consent. The study aims to demonstrate that ML-enabled, workflow-embedded decision support can safely and feasibly improve guideline concordant care and decrease early postoperative kidney injury.

Przegląd badań

Status

Jeszcze nie rekrutacja

Warunki

Interwencja / Leczenie

Typ studiów

Interwencyjne

Zapisy (Szacowany)

25518

Faza

  • Nie dotyczy

Kontakty i lokalizacje

Ta sekcja zawiera dane kontaktowe osób prowadzących badanie oraz informacje o tym, gdzie badanie jest przeprowadzane.

Kontakt w sprawie studiów

Lokalizacje studiów

  • Stany Zjednoczone
    • California
      • San Francisco, California, Stany Zjednoczone, 94158
        • University of California, San Francisco

Kryteria uczestnictwa

Badacze szukają osób, które pasują do określonego opisu, zwanego kryteriami kwalifikacyjnymi. Niektóre przykłady tych kryteriów to ogólny stan zdrowia danej osoby lub wcześniejsze leczenie.

Kryteria kwalifikacji

Wiek uprawniający do nauki

  • Dorosły
  • Starszy dorosły

Akceptuje zdrowych ochotników

Tak

Opis

Inclusion Criteria:

  • Adults ≥18 years undergoing non-obstetric surgery at UCSF.
  • Inpatient cases with expected overnight stay.
  • Baseline eGFR ≥15 mL/min/1.73 m².
  • Managed by an attending anesthesiologist randomized to one of three arms (CRNAs/residents follow attending).
  • Data available in the UCSF EHR for risk scoring and outcomes.

Exclusion Criteria:

  • Obstetric procedures.
  • Chronic dialysis patients.
  • Kidney transplant recipients.
  • Cases without baseline creatinine/eGFR or missing essential EHR elements needed for scoring/outcomes (operational exclusions).
  • Outpatient procedures without expected overnight stay.

Plan studiów

Ta sekcja zawiera szczegółowe informacje na temat planu badania, w tym sposób zaprojektowania badania i jego pomiary.

Jak projektuje się badanie?

Szczegóły projektu

  • Główny cel: Ekranizacja
  • Przydział: Randomizowane
  • Model interwencyjny: Przydział równoległy
  • Maskowanie: Brak (otwarta etykieta)

Broń i interwencje

Grupa uczestników / Arm
Interwencja / Leczenie
Brak interwencji: Control Arm
Participants receive usual perioperative care with a placeholder blank display without the machine learning-derived acute kidney injury (AKI) risk score. The clinical decision support tool remains hidden in the electronic health record, and no alerts or recommendations related to the study are shown.
Eksperymentalny: Acute Kidney Injury Risk Score Only
A machine learning-derived preoperative AKI risk score is displayed within the electronic health record for high-risk patients. A passive recommendation indicating that the patient may benefit from a KDIGO-based kidney-protective bundle is provided. The information is advisory only, and no interruptive alerts are used.
Urządzenie: EHR-Embedded AKI Risk Score
A non-adaptive, machine learning-based clinical decision support tool integrated into the electronic health record that generates a preoperative probability of acute kidney injury (AKI) using routinely collected patient data. For patients identified as high risk, the tool displays the risk estimate to anesthesia providers without an accompanying Best Practice Advisory (BPA) recommending consideration of a KDIGO-based kidney-protective bundle. The intervention is advisory only, does not mandate clinical actions, and is designed to support provider decision-making within the existing clinical workflow.
Inne nazwy:
  • EHR-Embedded AKI Clinical Decision Support Tool
Eksperymentalny: Acute Kidney Injury Risk Score with Best Practice Advisory
The machine learning-derived AKI risk score is displayed within the electronic health record for high-risk patients, accompanied by an interruptive Best Practice Advisory (BPA) that notifies providers that the patient may benefit from a KDIGO-based kidney-protective bundle. The alert is advisory only and does not mandate clinical actions.
Urządzenie: EHR-Embedded AKI Risk Score with Best Practice Advisory
A non-adaptive, machine learning-based clinical decision support tool integrated into the electronic health record that generates a preoperative probability of acute kidney injury (AKI) using routinely collected patient data. For patients identified as high risk, the tool displays the risk estimate to anesthesia providers with an accompanying Best Practice Advisory (BPA) recommending consideration of a KDIGO-based kidney-protective bundle. The intervention is advisory only, does not mandate clinical actions, and is designed to support provider decision-making within the existing clinical workflow.
Inne nazwy:
  • EHR-Embedded AKI Clinical Decision Support Tool

Co mierzy badanie?

Podstawowe miary wyniku

Miara wyniku
Opis środka
Ramy czasowe
Post-operative Change in Creatinine
Ramy czasowe: From pre-operative baseline to 1-2 days post-operative level
Maximum continuous change in serum creatinine (mg/dL) from baseline to post-operative day 1-2
From pre-operative baseline to 1-2 days post-operative level

Miary wyników drugorzędnych

Miara wyniku
Opis środka
Ramy czasowe
Acute Kidney Injury
Ramy czasowe: Operation to Post-operative Day 7
Acute Kidney Injury as defined by KDIGO
Operation to Post-operative Day 7
KDIGO Bundle Adherence
Ramy czasowe: Intra-operative
Measurement of provider adherence to KDIGO components
Intra-operative
Intra-Operative Time and Severity of Hypotension
Ramy czasowe: Intra-operative
Intra-Operative Time and Severity (meaning how far below the threshold) where patient is in hypotension, defined as systolic blood pressure <90 mmHg and mean arterial pressure <65 mmHg during surgery
Intra-operative
Total intra-operative intravenous fluid volume administered (mL)
Ramy czasowe: Intra-operative
Provider administration of intravenous fluids during the intra-operative period, measured in milliliters (mL). Intravenous fluids include normal saline, lactated Ringer's, Plasma-Lyte, other balanced crystalloids, and colloid solutions such as albumin.
Intra-operative
Length of Stay
Ramy czasowe: Operation to Post-operative Day 180
Duration of patient admission in hospital in days
Operation to Post-operative Day 180
Intra-operative Hyperglycemic Events
Ramy czasowe: Intra-operative
Number of intra-operative hyperglycemic events, defined as the number of recorded blood glucose measurements exceeding 180 mg/dL.
Intra-operative
Intra-operative Nephrotoxin Exposure
Ramy czasowe: Intra-operative
Number of nephrotoxic medications administered intra-operatively and duration of intra-operative exposure
Intra-operative
In-Hospital Mortality
Ramy czasowe: Operation to Post-operative Day 180
Patient death while admitted in the hospital
Operation to Post-operative Day 180
ICU Transfer and total time in the ICU
Ramy czasowe: Postoperative
Any transfers to the ICU while admitted and the total time the patient spends in the ICU
Postoperative
Hospital Readmission
Ramy czasowe: Operation to Post-operative Day 180
Readmission back to a UCSF hospital following operation
Operation to Post-operative Day 180
Dialysis Requirement
Ramy czasowe: Operation to Post-operative Day 180
Patients requiring dialysis following surgery
Operation to Post-operative Day 180
Dilution Corrected KDIGO AKI measurement (Stage 1 or higher)
Ramy czasowe: AKI is defined per KDIGO as corrected creatinine increase ≥0.3 mg/dL within 48 hours or ≥1.5× baseline within 7 days. This measure captures "hidden AKI" - kidney injury masked by fluid dilution that would be missed using standard uncorrected creatinine.

Acute kidney injury (AKI) assessed using KDIGO creatinine criteria applied to dilution-corrected postoperative serum creatinine. Creatinine is corrected for hemodilution from perioperative fluid retention using the formula:

Corrected Creatinine (mg/dL) = Measured Creatinine × (1 + Net Fluid Balance / Total Body Water)

Where:

  • Net Fluid Balance (L) = Fluid inputs - urine output - blood loss - other outputs
  • Total Body Water (L) = 0.6 × weight (kg) for males; 0.5 × weight (kg) for females
AKI is defined per KDIGO as corrected creatinine increase ≥0.3 mg/dL within 48 hours or ≥1.5× baseline within 7 days. This measure captures "hidden AKI" - kidney injury masked by fluid dilution that would be missed using standard uncorrected creatinine.
Total intra-operative packed red blood cells administered (units transfused)
Ramy czasowe: intraoperative
Provider administration of packed red blood cells during the intra-operative period, measured as total units transfused.
intraoperative
Total intra-operative fresh frozen plasma administered (units transfused)
Ramy czasowe: intraoperative
Provider administration of fresh frozen plasma during the intra-operative period, measured as total units transfused.
intraoperative
Total intra-operative platelets administered (units transfused)
Ramy czasowe: intraoperative
Provider administration of platelets during the intra-operative period, measured as total units transfused.
intraoperative
Total intra-operative cryoprecipitate administered (units transfused)
Ramy czasowe: intraoperative
Provider administration of cryoprecipitate during the intra-operative period, measured as total units transfused.
intraoperative

Współpracownicy i badacze

Tutaj znajdziesz osoby i organizacje zaangażowane w to badanie.

Sponsor

University of California, San Francisco

Współpracownicy

National Institute of General Medical Sciences (NIGMS)

Śledczy

  • Główny śledczy: Andrew Bishara, MD, University of California, San Francisco

Publikacje i pomocne linki

Osoba odpowiedzialna za wprowadzenie informacji o badaniu dobrowolnie udostępnia te publikacje. Mogą one dotyczyć wszystkiego, co jest związane z badaniem.

Publikacje ogólne

Daty zapisu na studia

Daty te śledzą postęp w przesyłaniu rekordów badań i podsumowań wyników do ClinicalTrials.gov. Zapisy badań i zgłoszone wyniki są przeglądane przez National Library of Medicine (NLM), aby upewnić się, że spełniają określone standardy kontroli jakości, zanim zostaną opublikowane na publicznej stronie internetowej.

Główne daty studiów

Rozpoczęcie studiów (Szacowany)

15 października 2026

Zakończenie podstawowe (Szacowany)

15 października 2027

Ukończenie studiów (Szacowany)

15 grudnia 2027

Daty rejestracji na studia

Pierwszy przesłany

9 kwietnia 2026

Pierwszy przesłany, który spełnia kryteria kontroli jakości

19 maja 2026

Pierwszy wysłany (Rzeczywisty)

22 maja 2026

Aktualizacje rekordów badań

Ostatnia wysłana aktualizacja (Rzeczywisty)

22 maja 2026

Ostatnia przesłana aktualizacja, która spełniała kryteria kontroli jakości

19 maja 2026

Ostatnia weryfikacja

1 maja 2026

Więcej informacji

Terminy związane z tym badaniem

Słowa kluczowe

Dodatkowe istotne warunki MeSH

Inne numery identyfikacyjne badania

  • 22-37005
  • K23GM151611-03 (Grant/umowa NIH USA)

Plan dla danych uczestnika indywidualnego (IPD)

Planujesz udostępniać dane poszczególnych uczestników (IPD)?

NIE

Informacje o lekach i urządzeniach, dokumenty badawcze

Bada produkt leczniczy regulowany przez amerykańską FDA

Nie

Bada produkt urządzenia regulowany przez amerykańską FDA

Tak

produkt wyprodukowany i wyeksportowany z USA

Tak

Te informacje zostały pobrane bezpośrednio ze strony internetowej clinicaltrials.gov bez żadnych zmian. Jeśli chcesz zmienić, usunąć lub zaktualizować dane swojego badania, skontaktuj się z register@clinicaltrials.gov. Gdy tylko zmiana zostanie wprowadzona na stronie clinicaltrials.gov, zostanie ona automatycznie zaktualizowana również na naszej stronie internetowej .

Badania kliniczne na Ostre uszkodzenie nerek

Wyszukaj podobne próby

Sponsorzy i współpracownicy

Warunki medyczne

Interwencje lekowe

CROs by country

CROs in South Korea

Warunki

Rzadkie choroby

Interwencje lekowe

Suplementy diety

Sponsor / Współpracownicy

Lokalizacje

Subskrybuj