Health Care Provider Awareness of AKI in Patients with Advanced CKD Undergoing Surgery: A Descriptive Study of Preoperative Notes
Notice bibliographique
Résumé
Background: Postoperative acute kidney injury (AKI) is a frequent complication of surgery, with an incidence of 18-47%. The KDIGO guidelines offer a bundle of preventative strategies to mitigate AKI risk. Our study examined how often the risk of AKI and elements of the KDIGO bundle were mentioned by healthcare providers in their preoperative notes. Methods: We retrospectively identified patients ≥ 18 years followed in a tertiary care advanced chronic kidney disease (CKD) clinic who underwent elective surgery with a preoperative anesthesia assessment between January 1, 2017 and December 31, 2022. We extracted data on provider awareness of AKI, inclusion of KDIGO bundle elements in preoperative assessments, and qualitative comments on AKI risk assessment. We analyzed the quantitative data descriptively, stratifying our findings by preoperative healthcare provider awareness of AKI. We used a constant comparison technique and consensus to analyze qualitative comments. Results: Of 91 patients, the mean age was 76 (±13) years, 75% were male, and 96% had category 4 or 5 CKD. Postoperative AKI and dialysis frequencies were 13% and 1%, respectively. Few anesthesia providers (n=22/91, 24%) mentioned the risk of postoperative AKI. The most commonly documented KDIGO recommendations included holding ACEi/ARB medications (n=15/21, 80%), obtaining a preoperative creatinine measure (n=66/91, 73%), and considering hemodynamic monitoring (n=28/91, 31%). The least mentioned KDIGO recommendations included avoiding radiocontrast media (n=0/91, 0%), controlling hyperglycemia (n=2/91, 2%), and documenting the need for a postoperative creatinine (n=2/91, 2%). There was no difference in the inclusion of KDIGO bundle elements when stratifying preoperative awareness of AKI. In qualitative comments, providers who recognized postoperative AKI risk frequently mentioned the potential for dialysis (n=12/22, 55%), rarely utilized risk scores (n=1/22, 5%), and did not provide any actionable postoperative orders (n=0/22, 0%). Conclusion: Among patients with advanced CKD, only 24% of anesthesia providers mentioned the risk of AKI in their pre-operative assessments. Opportunities may exist to improve the perioperative care of patients with advanced CKD by increasing awareness of AKI risk and the KDIGO bundle elements.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».