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Enregistrement W3123501659 · doi:10.1136/bmj.m4786

Electronic health record alerts for acute kidney injury: multicenter, randomized clinical trial

2021· article· en· W3123501659 sur OpenAlexaff
F. Perry Wilson, Melissa Martin, Yu Yamamoto, Caitlin Partridge, Erica Moreira, Tanima Arora, Aditya Biswas, Harold I. Feldman, Amit X. Garg, Jason H. Greenberg, Monique Hinchcliff, Stephen R. Latham, Li Fan, Haiqun Lin, Sherry G. Mansour, Dennis G. Moledina, Paul M. Palevsky, Chirag R. Parikh, Michael Simonov, Jeffrey M. Testani, Ugochukwu Ugwuowo

Notice bibliographique

RevueBMJ · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAcute Kidney Injury Research
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesNational Center for Advancing Translational SciencesNational Institute of Diabetes and Digestive and Kidney DiseasesNational Heart, Lung, and Blood Institute
Mots-clésMedicineAcute kidney injuryDialysisRandomized controlled trialKidney diseaseRelative riskConfidence intervalEmergency medicineRandomizationMedical recordAcute careInternal medicineIntensive care medicineHealth care

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Objective To determine whether electronic health record alerts for acute kidney injury would improve patient outcomes of mortality, dialysis, and progression of acute kidney injury. Design Double blinded, multicenter, parallel, randomized controlled trial. Setting Six hospitals (four teaching and two non-teaching) in the Yale New Haven Health System in Connecticut and Rhode Island, US, ranging from small community hospitals to large tertiary care centers. Participants 6030 adult inpatients with acute kidney injury, as defined by the Kidney Disease: Improving Global Outcomes (KDIGO) creatinine criteria. Interventions An electronic health record based “pop-up” alert for acute kidney injury with an associated acute kidney injury order set upon provider opening of the patient’s medical record. Main outcome measures A composite of progression of acute kidney injury, receipt of dialysis, or death within 14 days of randomization. Prespecified secondary outcomes included outcomes at each hospital and frequency of various care practices for acute kidney injury. Results 6030 patients were randomized over 22 months. The primary outcome occurred in 653 (21.3%) of 3059 patients with an alert and in 622 (20.9%) of 2971 patients receiving usual care (relative risk 1.02, 95% confidence interval 0.93 to 1.13, P=0.67). Analysis by each hospital showed worse outcomes in the two non-teaching hospitals (n=765, 13%), where alerts were associated with a higher risk of the primary outcome (relative risk 1.49, 95% confidence interval 1.12 to 1.98, P=0.006). More deaths occurred at these centers (15.6% in the alert group v 8.6% in the usual care group, P=0.003). Certain acute kidney injury care practices were increased in the alert group but did not appear to mediate these outcomes. Conclusions Alerts did not reduce the risk of our primary outcome among patients in hospital with acute kidney injury. The heterogeneity of effect across clinical centers should lead to a re-evaluation of existing alerting systems for acute kidney injury. Trial registration ClinicalTrials.gov NCT02753751 .

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,019
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai randomisé · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: Commentaire
Score de désaccord entre enseignants0,500
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,019
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,078
Tête enseignante GPT0,496
Écart entre enseignants0,418 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeEssai randomisé
Domainenon disponible
GenreCommentaire

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations188
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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