Validação prospectiva da previsão de LRA

Este é um estudo observacional prospectivo de centro único, validando um modelo preditivo de LRA. Cada recurso do modelo será mapeado para um recurso baseado em FHIR apropriado. Para mitigar as questões de latência observadas em outros sistemas de CDS distribuídos, os investigadores desenvolveram um design assíncrono, onde os cálculos de algoritmo são realizados offline (por exemplo, não dentro da EHR) e as pontuações de risco são posteriormente escritas de volta ao EHR. É importante ressaltar que, nessa implantação, a saída do modelo e a pontuação de risco clínico resultante não serão comunicados aos médicos de tratamento.

Durante o período do estudo, os pesquisadores revisarão os gráficos diariamente para todos os pacientes admitidos no Hospital Infantil Golisano, uma instalação de 12 leitos adjacente à nossa unidade de terapia intensiva cardíaca pediátrica de 15 leitos (PCICU). Usando um protocolo padrão para rastrear e identificar os pacientes por revisão do gráfico, os investigadores gerarão uma lista de pacientes que atendem aos critérios de AKI Kdigo por SCR e produção de urina, juntamente com informações clínicas registradas sobre esses pacientes. Na conclusão do período do estudo, esta lista será usada como "padrão -ouro" e comparado à ferramenta de triagem automatizada para determinar as características do teste da ferramenta.

Nossos resultados de avaliação de modelos incluem sensibilidade, valor preditivo positivo (PPV) e número necessário para alertar (NNA) para identificar prospectivamente a LRA em uma população de crianças gravemente doentes. Resultados adicionais incluem a pontualidade da identificação com base na implementação do modelo (por exemplo, registro de data e hora medidos de previsão de algoritmo em comparação com o desenvolvimento manual e identificado prospectivamente). Além disso, os pesquisadores relatarão intervenções e resultados clínicos dos pacientes identificados prospectivamente com LRA, estratificados pelos previstos precocemente pelo modelo (dentro de 24 horas após a admissão) versus não.