Stepped-Wedge Trial of Decision Support for Acute Kidney Injury on Surgical Units
Notice bibliographique
Résumé
Introduction Acute kidney injury (AKI) is common in the perioperative setting and associated with poor outcomes. Whether clinical decision support improves early management and outcomes of AKI on surgical units is uncertain. Methods In this cluster-randomized, stepped-wedge trial, 8 surgical units in Alberta, Canada were randomized to various start dates to receive an education and clinical decision support intervention for recognition and early management of AKI. Eligible patients were aged ≥18 years, receiving care on a surgical unit, not already receiving dialysis, and with AKI. Results There were 2135 admissions of 2038 patients who met the inclusion criteria; mean (SD) age was 64.3 (16.2) years, and 885 (41.4%) were females. The proportion of patients who experienced the composite primary outcome of progression of AKI to a higher stage, receipt of dialysis, or death was 16.0% (178 events/1113 admissions) in the intervention group; and 17.5% (179 events/1022 admissions) in the control group (time-adjusted odds ratio, 0.76; 95% confidence interval [CI], 0.53–1.08; P = 0.12). There were no significant differences between groups in process of care outcomes within 48 hours of AKI onset, including administration of i.v. fluids, or withdrawal of medications affecting kidney function. Both groups experienced similar lengths of stay in hospital after AKI and change in estimated glomerular filtration rate (eGFR) at 3 months. Conclusion An education and clinical decision support intervention did not significantly improve processes of care or reduce progression of AKI, length of hospital stays, or recovery of kidney function in patients with AKI on surgical units.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,000 |
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.
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 ».