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预测哪些ICU患者容易发生急性肾损伤 机器与医生的辨别力相似

来源:    时间:2019年09月26日    点击数:    5星

重症监护病房(ICU)患者发生急性肾损伤(AKI)非常普遍,与患者更差的预后和医疗费用大幅增加相关。早期识别AKI高危患者并实施干预,意义重大。国际肾病:改善全球预后(KDIGO)工作组将依据严重程度急性肾损伤(AKI)分为三期。研究表明,基于机器学习的AKI预测器可很好的预测三期AKI的发生。2019年8月,发表在《Crit Care》杂志上的一项研究,则对医生及AKI预测器的临床价值进行了比较。

背景:早期诊断AKI是重症监护病房(ICU)的一大挑战。AKI预测器是一种基于常规收集的患者信息进行机器学习的一种预测AKI的模型,可在线访问。为了评估其临床价值,将AKI预测器与医生预测的准确性进行了比较

方法:在一个大学学术中心的五个ICU进行了该项前瞻性观察研究。纳入入院时无晚期肾病或AKI的危重成人患者。使用结构化的问卷调查,医生需要在患者入院时、第一个上午及24小时后,预测在ICU监护的第一周内发生2期或3期AKI(AKI-23)的可能。将医生预测的辨别力、准确性、以及净收益与AKI预测器进行比较。

结果:纳入252名患者,30人(12%)进展为AKI-23。在由医生和AKI预测器预测的患者队列中,医生和AKI预测器的表现分别为:入住ICU病房时,受试者工作特征曲线下面积(AUROC)的值为0.80 [0.69~0.92] vs 0.75 [0.62~0.88](n=120,P=0.25),净收益范围为0~26% vs 0~74%;第一天上午,AUROC值为0.94[0.89~0.98] vs 0.89 [0.82~0.97](n=187,P=0.27),主要净收益范围为0~10% vs 0~48%;24 h后,AUROC为0.95 [0.89~1.00] vs 0.89 [0.79~0.99](n=89,P=0.09),主要净收益范围为0~67% vs 0~50%。

 

结论:因为医生高估了AKI风险,在预测AKI-23方面,基于机器学习的AKI预测器与内科医生具有相似的鉴别性能,且整体净收益较高。这表明AKI预测器具有帮助医生预测对系统性风险分层的价值,特别是对于高风险患者的选择,或减少评估新的和潜在有害疗法的研究中的假阳性。由于事件发生率低,需要进一步的研究来验证这些发现。

 

(选题审校:徐晓涵 编辑:余霞霞)

(本文由北京大学第三医院药剂科翟所迪教授及其团队选题并审校,环球医学资讯编辑完成。)

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