Alertas de aprendizado para lesão renal aguda

A lesão renal aguda (LRA) acarreta um risco significativo e independente de mortalidade entre os pacientes hospitalizados, mas, apesar de sua associação com resultados clínicos ruins, a IRA é assintomática e frequentemente negligenciada pelos médicos, com menos da metade de todos os pacientes com IRA com documentação da síndrome em o prontuário eletrônico, que foi associado a taxas reduzidas de melhores práticas clínicas de LRA.

Nosso grupo de pesquisa conduziu recentemente um estudo controlado randomizado multicêntrico em larga escala de alertas eletrônicos para IRA em todo o Sistema de Saúde Yale New Haven de 2018 a 2020 (ELAIA-1). Nosso estudo mostrou que, em geral, alertar os médicos para a presença de LRA não demonstrou diferença na taxa de nosso desfecho primário de progressão de LRA, diálise ou morte, apesar do alerta levar a algum processo de mudanças no cuidado, como medição de creatinina e urinálise. Houve, no entanto, heterogeneidade substancial entre os locais de estudo. A proliferação de sistemas de alerta que são ineficazes pode levar ao fenômeno da fadiga de alerta, em que os provedores tendem a ignorar alertas em um ambiente de alerta máximo e podem ter efeitos deletérios no atendimento ao paciente. Além disso, dada a natureza altamente heterogênea da AKI, pode ser necessária uma abordagem mais personalizada para o alerta de AKI.

A modelagem Uplift, comumente usada em marketing, é um conceito novo na área médica e visa determinar características fenotípicas que predizem uma resposta (benefício ou dano) a uma determinada intervenção. Dessa forma, os pacientes que se prevê que mais se beneficiarão de uma intervenção são identificados e preferencialmente direcionados. A modelagem de elevação de sistemas de alerta tem o potencial de melhorar a eficácia do alerta por meio de direcionamento inteligente e reduzir a fadiga do alerta.

Neste estudo, expandiremos nosso estudo anterior de alerta de IRA para determinar prospectivamente se o uso de modelagem de elevação para atingir preferencialmente os pacientes que se espera que se beneficiem de um alerta de IRA reduzirá as taxas de progressão de IRA, diálise e morte entre pacientes hospitalizados com IRA. Pacientes internados em 4 hospitais de ensino dentro do sistema YNHH com IRA, com base nos critérios de creatinina Kidney Disease: Improving Global Outcomes (KDIGO), serão randomizados para um grupo "recomendado" (com pontuações mais altas recebendo alertas e pontuações mais baixas não recebendo alertas conforme recomendado ) versus um grupo "anti-recomendado" (com pontuações mais altas não recebendo alertas e pontuações mais baixas recebendo alertas como anti-recomendado). O desfecho primário será um composto de progressão de LRA, diálise ou mortalidade dentro de 14 dias após a randomização. Os resultados secundários se concentrarão em medidas de processo específicas de AKI.