Incidence and Predictors of Acute Kidney Injury Following Advanced Ovarian Cancer Cytoreduction at a Tertiary UK Centre: An Exploratory Analysis and Insights from Explainable Artificial Intelligence
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND/OBJECTIVES: The incidence of acute kidney injury (AKI) following advanced epithelial ovarian cancer (EOC) surgery has not been extensively studied. This study aimed to investigate the incidence of AKI and identify preoperative and intraoperative predictors in patients undergoing advanced EOC cytoreduction using both traditional statistics and Artificial Intelligence (AI) modelling. METHODS: Retrospective data were collected for 134 patients with a suspected or confirmed diagnosis of advanced EOC (FIGO Stage III-IV) who underwent surgical cytoreduction between January 2021 and December 2022 at a UK tertiary referral centre. AKI was diagnosed according to the KDIGO criteria. Data on 22 patient variables were extracted, including age, Charlson Comorbidity Index (CCI), procedure length, surgical complexity, and length of hospital stay. Logistic regression analysis was used for feature selection to identify AKI predictors, and an extreme gradient boost (XGBoost) model was applied to all variables related to AKI events. RESULTS: The incidence of postoperative AKI was 6.72% (n=9). Predictive factors for AKI included younger age (OR = 0.942, p=0.037), lower CCI (OR = 0.415, p=0.015), longer procedure duration (OR = 1.006, p=0.019), and greater surgical effort (OR = 1.427, p=0.007). Patients with perioperative AKI experienced a doubling in the length of hospital stay (p=0.008). Mortality rates were similar between patients with and without AKI. AI-driven algorithms highlighted the complexity of AKI prediction and provided individual risk profiles, enabling future stratification and prompting different frequencies of AKI monitoring following cytoreduction. CONCLUSIONS: Predicting AKI is a complex task. This study found a lower-than-expected incidence of AKI following advanced EOC cytoreductive surgery. AKI is linked to heightened surgical risk-taking, underscoring the need for improved guidelines focusing on postoperative monitoring for targeted patients. Artificial Intelligence offers the potential for personalized AKI prediction.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».