Fatores de risco e modelo de aprendizado de máquina para lesão renal aguda relacionada a aminoglicinas

A lesão renal aguda induzida por drogas (D-AKI) pode ocorrer após o tratamento com aminoglicosídeos. Prever o risco de D-AKI é importante para uma estratégia personalizada de prevenção e tratamento paliativo. Atualmente não há estudos para construir um modelo para prever o risco de D-AKI associado a aminoglicosídeos. Portanto, o estudo teve como objetivo desenvolver um modelo para predizer o risco de D-AKI que pudesse ser utilizado na prática clínica. Foram coletados dados clínicos de pacientes internados tratados com aminoglicosídeos no First Affiliated Hospital da Shandong First Medical University de janeiro de 2018 a dezembro de 2020. O endpoint primário foi D-AKI, definido de acordo com os resultados globais de 2012 para a melhoria da doença renal (KDIGO). As informações clínicas do paciente, incluindo informações demográficas, informações de admissão e alta, histórico da doença, informações sobre medicamentos e exames laboratoriais, foram obtidas por meio de um sistema de prontuário eletrônico hospitalar. Fatores de risco independentes associados com D-AKI serão rastreados por análises univariadas e multifatoriais. Covariáveis ​​com diferenças significativas (P < 0,05) foram incluídas nos modelos de regressão logística. Os modelos foram avaliados pela área sob a curva (AUC) da curva característica de operação do receptor (ROC) obtida por validação cruzada de dez vezes. Estudos futuros são necessários para testar a aplicação desse modelo na prática clínica para determinar se D-AKI nesse cenário pode ser previsto e mitigado.