Эта страница была переведена автоматически, точность перевода не гарантируется. Пожалуйста, обратитесь к английской версии для исходного текста.

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

19 мая 2026 г. обновлено: 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.

Обзор исследования

Тип исследования

Интервенционный

Регистрация (Оцененный)

25518

Фаза

  • Непригодный

Контакты и местонахождение

В этом разделе приведены контактные данные лиц, проводящих исследование, и информация о том, где проводится это исследование.

Контакты исследования

  • Имя: Andrew Bishara, MD
  • Номер телефона: 415-502-5880
  • Электронная почта: andrew.bishara@ucsf.edu

Места учебы

Критерии участия

Исследователи ищут людей, которые соответствуют определенному описанию, называемому критериям приемлемости. Некоторыми примерами этих критериев являются общее состояние здоровья человека или предшествующее лечение.

Критерии приемлемости

Возраст, подходящий для обучения

  • Взрослый
  • Пожилой взрослый

Принимает здоровых добровольцев

Да

Описание

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.

Учебный план

В этом разделе представлена ​​подробная информация о плане исследования, в том числе о том, как планируется исследование и что оно измеряет.

Как устроено исследование?

Детали дизайна

  • Основная цель: Скрининг
  • Распределение: Рандомизированный
  • Интервенционная модель: Параллельное назначение
  • Маскировка: Нет (открытая этикетка)

Оружие и интервенции

Группа участников / Армия
Вмешательство/лечение
Без вмешательства: 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.
Экспериментальный: 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.
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.
Другие имена:
  • EHR-Embedded AKI Clinical Decision Support Tool
Экспериментальный: 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.
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.
Другие имена:
  • EHR-Embedded AKI Clinical Decision Support Tool

Что измеряет исследование?

Первичные показатели результатов

Мера результата
Мера Описание
Временное ограничение
Post-operative Change in Creatinine
Временное ограничение: 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

Вторичные показатели результатов

Мера результата
Мера Описание
Временное ограничение
Acute Kidney Injury
Временное ограничение: Operation to Post-operative Day 7
Acute Kidney Injury as defined by KDIGO
Operation to Post-operative Day 7
KDIGO Bundle Adherence
Временное ограничение: Intra-operative
Measurement of provider adherence to KDIGO components
Intra-operative
Intra-Operative Time and Severity of Hypotension
Временное ограничение: 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)
Временное ограничение: 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
Временное ограничение: Operation to Post-operative Day 180
Duration of patient admission in hospital in days
Operation to Post-operative Day 180
Intra-operative Hyperglycemic Events
Временное ограничение: 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
Временное ограничение: Intra-operative
Number of nephrotoxic medications administered intra-operatively and duration of intra-operative exposure
Intra-operative
In-Hospital Mortality
Временное ограничение: 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
Временное ограничение: Postoperative
Any transfers to the ICU while admitted and the total time the patient spends in the ICU
Postoperative
Hospital Readmission
Временное ограничение: Operation to Post-operative Day 180
Readmission back to a UCSF hospital following operation
Operation to Post-operative Day 180
Dialysis Requirement
Временное ограничение: 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)
Временное ограничение: 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)
Временное ограничение: 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)
Временное ограничение: 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)
Временное ограничение: intraoperative
Provider administration of platelets during the intra-operative period, measured as total units transfused.
intraoperative
Total intra-operative cryoprecipitate administered (units transfused)
Временное ограничение: intraoperative
Provider administration of cryoprecipitate during the intra-operative period, measured as total units transfused.
intraoperative

Соавторы и исследователи

Здесь вы найдете людей и организации, участвующие в этом исследовании.

Следователи

  • Главный следователь: Andrew Bishara, MD, University of California, San Francisco

Публикации и полезные ссылки

Лицо, ответственное за внесение сведений об исследовании, добровольно предоставляет эти публикации. Это может быть что угодно, связанное с исследованием.

Общие публикации

Даты записи исследования

Эти даты отслеживают ход отправки отчетов об исследованиях и сводных результатов на сайт ClinicalTrials.gov. Записи исследований и сообщаемые результаты проверяются Национальной медицинской библиотекой (NLM), чтобы убедиться, что они соответствуют определенным стандартам контроля качества, прежде чем публиковать их на общедоступном веб-сайте.

Изучение основных дат

Начало исследования (Оцененный)

15 октября 2026 г.

Первичное завершение (Оцененный)

15 октября 2027 г.

Завершение исследования (Оцененный)

15 декабря 2027 г.

Даты регистрации исследования

Первый отправленный

9 апреля 2026 г.

Впервые представлено, что соответствует критериям контроля качества

19 мая 2026 г.

Первый опубликованный (Действительный)

22 мая 2026 г.

Обновления учебных записей

Последнее опубликованное обновление (Действительный)

22 мая 2026 г.

Последнее отправленное обновление, отвечающее критериям контроля качества

19 мая 2026 г.

Последняя проверка

1 мая 2026 г.

Дополнительная информация

Термины, связанные с этим исследованием

Планирование данных отдельных участников (IPD)

Планируете делиться данными об отдельных участниках (IPD)?

НЕТ

Информация о лекарствах и устройствах, исследовательские документы

Изучает лекарственный продукт, регулируемый FDA США.

Нет

Изучает продукт устройства, регулируемый Управлением по санитарному надзору за качеством пищевых продуктов и медикаментов США.

Да

продукт, произведенный в США и экспортированный из США.

Да

Эта информация была получена непосредственно с веб-сайта clinicaltrials.gov без каких-либо изменений. Если у вас есть запросы на изменение, удаление или обновление сведений об исследовании, обращайтесь по адресу register@clinicaltrials.gov. Как только изменение будет реализовано на clinicaltrials.gov, оно будет автоматически обновлено и на нашем веб-сайте. .

Подписаться