Alerting to acute kidney injury - Challenges, benefits, and strategies
Notice bibliographique
Résumé
Acute Kidney Injury (AKI) is a complex heterogeneous syndrome that often can go unrecognized and is encountered in multiple clinical settings. One strategy for proactive identification of AKI has been through electronic alerts (e-alerts) to improve clinical outcomes. The two traditional criteria for AKI diagnosis and staging have been urinary output and serum creatinine. The latter has dominated in aiding identification and prediction of AKI by alert models. While creatinine can provide information to estimate glomerular filtration rate, the utility to depict real-time change in rapidly declining kidney function is paradoxical. Alerts for AKI have recently been popularized by several studies in the UK showcasing the various use cases for detection and management by simply relying on creatinine changes. Predictive models for real-time alerting to AKI have also gone beyond simple delta checks of creatinine as reviewed here, and hold promise to leverage data contained beyond the laboratory domain. However, laboratory data still remains vital to e-alerts in AKI. Here, we highlight a select number of approaches for real-time alerting to AKI built on traditional consensus definitions, evaluate impact on clinical outcomes from e-alerts, and offer critiques on new and expanded definitions of AKI.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,068 | 0,161 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,009 |
| Communication savante | 0,014 | 0,018 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,009 | 0,021 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,004 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».