Acute kidney injury prediction for non-critical care patients: a retrospective external and internal validation study

要約

背景: 腎臓の排泄機能の低下である急性腎障害 (AKI) は、入院患者の最大 18% で発生します。
AKI の進行は不可逆的な腎臓障害を引き起こす可能性があります。
方法：この後ろ向きコホート研究には、ピッツバーグ大学医療センター（UPMC）（n = 46,815）とフロリダ保健大学（UFH）（n = 127,202）の非集中治療室に入院している成人患者が含まれています。
私たちは、今後 48 時間以内のステージ 2 以上の AKI への進行を予測するために、深層学習モデルと従来の機械学習モデルを開発および比較しました。
各施設のローカル モデル (UFH でトレーニングされた UFH モデル、UPMC でトレーニングされた UPMC モデル) と、両方の施設の患者の開発コホートを含む別のモデル (UFH-UPMC モデル) をトレーニングしました。
私たちは各サイトのモデルを内部および外部で検証し、性別と人種を超えたサブグループ分析を実行しました。
結果: ステージ 2 以上の AKI は、UFH 患者と UPMC 患者のそれぞれ 3% (n=3,257) と 8% (n=2,296) で発生しました。
UFH 検査コホートの受信者動作曲線下面積 (AUROC) の値は 0.77 (UPMC モデル) ～ 0.81 (UFH モデル) の範囲でしたが、UPMC 検査コホートの AUROC 値は 0.79 (UFH モデル) ～ 0.83 (UPMC モデル) の範囲でした。
。
UFH-UPMC モデルは、UFH については 0.81 (95% 信頼区間 [CI] [0.80, 0.83])、UPMC 検査コホートについては 0.82 (95% CI [0.81, 0.84]) の AUROC を達成しました。
適合率再現曲線下面積 (AUPRC) は、UFH では 0.6 (95% CI、[0.05, 0.06])、UPMC 検査コホートでは 0.13 (95% CI、[0.11, 0.15]) でした。
動態推定糸球体濾過率、腎毒性薬剤負荷量、血中尿素窒素は、引き続きモデルと保健センター全体で最も大きな影響を与える上位 3 つの特徴でした。
結論: ローカルで開発されたモデルは、別の機関でテストした場合、差別がわずかに減少しましたが、影響を与える特徴の上位セットはモデルとサイト全体で同じままでした。

要約(オリジナル)

Background: Acute kidney injury (AKI), the decline of kidney excretory function, occurs in up to 18% of hospitalized admissions. Progression of AKI may lead to irreversible kidney damage. Methods: This retrospective cohort study includes adult patients admitted to a non-intensive care unit at the University of Pittsburgh Medical Center (UPMC) (n = 46,815) and University of Florida Health (UFH) (n = 127,202). We developed and compared deep learning and conventional machine learning models to predict progression to Stage 2 or higher AKI within the next 48 hours. We trained local models for each site (UFH Model trained on UFH, UPMC Model trained on UPMC) and a separate model with a development cohort of patients from both sites (UFH-UPMC Model). We internally and externally validated the models on each site and performed subgroup analyses across sex and race. Results: Stage 2 or higher AKI occurred in 3% (n=3,257) and 8% (n=2,296) of UFH and UPMC patients, respectively. Area under the receiver operating curve values (AUROC) for the UFH test cohort ranged between 0.77 (UPMC Model) and 0.81 (UFH Model), while AUROC values ranged between 0.79 (UFH Model) and 0.83 (UPMC Model) for the UPMC test cohort. UFH-UPMC Model achieved an AUROC of 0.81 (95% confidence interval [CI] [0.80, 0.83]) for UFH and 0.82 (95% CI [0.81,0.84]) for UPMC test cohorts; an area under the precision recall curve values (AUPRC) of 0.6 (95% CI, [0.05, 0.06]) for UFH and 0.13 (95% CI, [0.11,0.15]) for UPMC test cohorts. Kinetic estimated glomerular filtration rate, nephrotoxic drug burden and blood urea nitrogen remained the top three features with the highest influence across the models and health centers. Conclusion: Locally developed models displayed marginally reduced discrimination when tested on another institution, while the top set of influencing features remained the same across the models and sites.

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