Artificial intelligence-based early detection of acute kidney injury after cardiac surgery
Rattachement africain : si, de. Niveau de preuve : code pays fourni par la source.
Le résumé fourni par la source
OBJECTIVES: This study aims to improve the early detection of cardiac surgery-associated acute kidney injury using artificial intelligence-based algorithms. METHODS: Data from consecutive patients undergoing cardiac surgery between 2008 and 2018 in our institution served as the source for artificial intelligence-based modelling. Cardiac surgery-associated acute kidney injury was defined according to the Kidney Disease Improving Global Outcomes criteria. Different machine learning algorithms were trained and validated to detect cardiac surgery-associated acute kidney injury within 12 h after surgery. Demographic characteristics, comorbidities, preoperative cardiac status and intra- and postoperative variables including creatinine and haemoglobin values were retrieved for analysis. RESULTS: From 7507 patients analysed, 1699 patients (22.6%) developed cardiac surgery-associated acute kidney injury. The ultimate detection model, 'Detect-A(K)I', recognizes cardiac surgery-associated acute kidney injury within 12 h with an area under the curve of 88.0%, sensitivity of 78.0%, specificity of 78.9% and accuracy of 82.1%. The optimal parameter set includes serial changes of creatinine and haemoglobin, operative emergency, bleeding-associated variables, cardiac ischaemic time and cardiac function-associated variables, age, diuretics and active infection, chronic obstructive lung and peripheral vascular disease. CONCLUSIONS: The 'Detect-A(K)I' model successfully detects cardiac surgery-associated acute kidney injury within 12 h after surgery with the best discriminatory characteristics reported so far.
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Le contrôle bibliographique ouvert
DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.
- Titre Crossref
- Artificial intelligence-based early detection of acute kidney injury after cardiac surgery
- Date Crossref
- 06/05/2022
- Éditeur
- Oxford University Press (OUP)
- Type
- journal-article
Ce recoupement confirme des métadonnées liées au DOI. Il ne confirme ni la méthode ni les conclusions de l’étude, et il ne compte pas comme une seconde source scientifique indépendante.
Où se fait cette recherche
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University of Ljubljana Medical School pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Nuremberg Hospital pays non établi dans la noticeÉtablissement de santé
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University of Würzburg pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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München Klinik pays non établi dans la noticeÉtablissement de santé
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Artemed SE (Germany) pays non établi dans la noticeEntreprise
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Paracelsus Medizinische Privatuniversität pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Paracelsus Medical University Department of Cardiac Surgery pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Julius Maximillian University of Wuerzburg Department of Computer Science pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Artemed Clinic Munich-south Department of Cardiac Surgery pays non établi dans la noticeÉtablissement de santé
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Faculty of Health Sciences Department of Biostatistics pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
Medical School — University of Ljubljana, Nuremberg Hospital et University of Würzburg, avec 7 autres affiliations.
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