Association of continuous renal replacement therapy downtime with fluid balance gap and clinical outcomes: a retrospective cohort analysis utilizing EHR and machine data
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Fluid balance gap (FBgap—prescribed vs. achieved) is associated with hospital mortality. Downtime is an important quality indicator for the delivery of continuous renal replacement therapy (CRRT). We examined the association of CRRT downtime with FBgap and clinical outcomes including mortality. Methods This is a retrospective cohort study of critically ill adults receiving CRRT utilizing both electronic health records (EHR) and CRRT machine data. FBgap was calculated as achieved minus prescribed fluid balance. Downtime, or percent treatment time loss (%TTL), was defined as CRRT downtime in relation to the total CRRT time. Data collection stopped upon transition to intermittent hemodialysis when applicable. Linear and logistic regression models were used to analyze the association of %TTL with FBgap and hospital mortality, respectively. Covariates included demographics, Sequential Organ Failure Assessment (SOFA) score at CRRT initiation, use of organ support devices, and the interaction between %TTL and machine alarms. Results We included 3630 CRRT patient-days from 500 patients with a median age of 59.5 years (IQR 50–67). Patients had a median SOFA score at CRRT initiation of 13 (IQR 10–16). Median %TTL was 8.1% (IQR 4.3–12.5) and median FBgap was 17.4 mL/kg/day (IQR 8.2–30.4). In adjusted models, there was a significant positive relationship between FBgap and %TTL only in the subgroup with higher alarm frequency (6 + alarms per CRRT-day) (β = 0.87 per 1% increase, 95%CI 0.48–1.26). No association was found in the subgroups with lower alarm frequency (0–2 and 3–5 alarms). There was no statistical evidence for an association between %TTL and hospital mortality in the adjusted model with the interaction term of alarm frequency. Conclusions In critically ill adult patients undergoing CRRT, %TTL was associated with FBgap only in the subgroup with higher alarm frequency, but not in the other subgroups with lower alarms. No association between %TTL and mortality was observed. More frequent alarms, possibly indicating unexpected downtime, may suggest compromised CRRT delivery and could negatively impact FBgap.
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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 | 0,004 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».