大動脈手術後の術後急性腎障害を本当に予測できますか？グレーゾーンアプローチを使用したリスクスコアの診断精度

背景心臓手術後の急性腎障害（AKI）を予測するために、いくつかのリスクスコアが開発されました。大動脈手術を受けた患者のグレーゾーンアプローチを使用して、8つの予測モデルの精度を評価しました。患者と方法我々は、パロンバ、Wijeysundera、Mehta、Thakar、Brown、Aronson、Fortescue、およびRhamanianのリスクスコアを375の大動脈手術を受けて375の連続した成人患者を遡及的に適用しました。レシーバー動作特性曲線（AUC）およびグレーゾーンアプローチの下の領域を使用して、ライフル基準で定義されているように、AKIの予測のための8つのモデルの精度を評価しました。結果AKIの発生率は29％（109/375）でした。透析を必要とするAKIを予測するためのAUCは、ブラウンらによって記述されたスコアを除き、0.66から0.84の範囲でした（0.50）。リスクのライフル基準を予測するためのAUCとより高い範囲は0.57から0.68の範囲でした。グレーゾーンアプローチの適用により、患者の半数以上がグレーゾーンに落ちています。パロンバで275人の患者（73％）、Wijeysunderaで221人（59％）、Mehtaで292人（78％）、Thakarで311（83％）、Brown、291（88％）はAronon、205（78％）、98％）（82％）ラマニアンの場合。結論私たちの研究サンプルの患者の半数以上は、AKI予測のために8つのスコアリングモデルのグレーゾーンにありました。リスクモデルを使用する場合、グレーゾーンの2つのカットオフを使用できます。大動脈手術を受けている患者には、より小さなグレーゾーンを備えた手術固有のより正確な予測モデルが必要です。

Background Several risk scores have been developed to predict acute kidney injury (AKI) after cardiac surgery. We evaluated the accuracy of eight prediction models using the gray zone approach in patients who underwent aortic surgery. Patients and Methods We retrospectively applied the risk scores of Palomba, Wijeysundera, Mehta, Thakar, Brown, Aronson, Fortescue, and Rhamanian to 375 consecutive adult patients undergoing aortic surgery with cardiopulmonary bypass. The area under the receiver operating characteristic curve (AUC) and gray zone approach were used to evaluate the accuracy of the eight models for prediction of AKI, as defined by the RIFLE criteria. Results The incidence of AKI was 29% (109/375). The AUC for predicting AKI requiring dialysis ranged from 0.66 to 0.84, excluding the score described by Brown et al (0.50). The AUC for predicting the RIFLE criteria of risk and higher ranged from 0.57 to 0.68. The application of gray zone approach resulted in more than half of the patients falling in the gray zone: 275 patients (73%) for Palomba, 221 (59%) for Wijeysundera, 292 (78%) for Mehta, 311 (83%) for Thakar, 329 (88%) for Brown, 291 (78%) for Aronson, 205 (54%) for Fortescue, and 308 (82%) for Rhamanian. Conclusion More than half of the patients in our study sample were in the gray zone of eight scoring models for AKI prediction. The two cutoffs of the gray zone can be used when using risk models. A surgery-specific and more accurate prediction model with a smaller gray zone is required for patients undergoing aortic surgery.