Part Ⅱ 더 나은 환자 결과를 위한 병원 내 급성신장손상의 감별진단을 위한 조기경보시스템: 질적 개선 방안 연구

3. 결과

1. 이해관계자 매핑 참여

먼저, 우리는 이 QI 프로젝트를 위한 이해 관계자 지도를 작성했습니다(그림 1). EWS는 관련 이해관계자에게 최대한의 적용성을 가졌습니다. 그 의장은 내과 및 신장과의 책임자와 함께 병원장이었습니다. 품질관리센터와 약사도 이 팀에 영입했다. AK1용 EWS를 만든 후 EHIS의 모든 임상 부서에서 사용자를 모집했습니다(모든 간호사, 인턴, 레지던트 및 방문 직원 포함).

2. 본 이니셔티브의 실행 계획

그런 다음 이 이니셔티브에 대한 실행 계획을 시작했습니다(그림 2). 첫째, 시스템은 AKI 진단을 위해 자동이어야 하고 AKI에 대한 인식과 인식을 높여야 했습니다. 또한 이 시스템은 또한 AKland AKI 결과 상태의 일일 발생률에 대한 실시간 정보를 제공했습니다. AK1의 자동 진단 외에도 AKI의 원인에 대한 자동 감별 진단도 만들었습니다. 그런 다음 AKI의 질병 단계 진단과 EHlS 플랫폼의 임상 사용자에게 가능한 원인을 표시할 수 있었습니다. 사용자는 AKI를 직접 처리하거나 신장 전문의와 상담할 수 있었습니다. 이 시스템에서 우리는 AKI, CKD, CKD G5 또는 사망률과 같은 환자 결과를 확인할 수 있었습니다. 이러한 모든 데이터는 시스템 개선을 위해 AKI-EWS 코어로 피드백되었습니다.

3. 전자건강정보시스템(EHIS)의 급성신장손상(AKI) 조기경보시스템(EWS)

다음으로, 이 시스템은 입원환자 EHIS에 내장되었습니다(그림 3). 특정 환자의 경우 KDIGO [7,12]에 따라 상승된 크레아티닌 수치가 AKI 진단과 양립할 때 실험실 보고서에 "aki"라는 레이블이 표시되었습니다. 이것은 AKI의 자동 진단이었습니다. 따라서 임상 사용자는 AKI 진단 기준[7,12]을 기억할 필요가 없었습니다. 이 AKI-EWS에서 임상 사용자는 AKI 환자를 쉽게 인식할 수 있었습니다. AKI의 자동 진단 외에도 임상 사용자는 "aki" 레이블을 마우스로 클릭하여 자동 감별 진단으로 AKI 원인에 대한 세부 정보를 표시할 수 있었습니다(보충 그림 S1). 예에서 이 환자는 AKI의 모든 가능한 원인 목록에서 빈혈 및 비스테로이드성 항염증제(NSAID)(AKI 발병 10일 전)에 대해 양성(빨간색 별표로 표시됨)을 보였고 음성으로 나타났습니다. 기타(녹색 별표로 표시됨). 다른 경우에는 AKI의 일부 원인(예: 빈혈의 중증도)이 명확하게 정의되지 않았습니다. 임상 사용자는 오른쪽 열에 있는 "펜" 아이콘을 클릭한 후 빈혈에 대한 개별화된 임계값을 설정할 수 있었습니다(보충 그림 S2). AKI 원인의 모든 감별 진단은 신장 전, 내인성 및 신장 후 유형을 포함하여 AKI의 3가지 유형에 따라 AKI를 가진 모든 환자에 대해 선별되었습니다(보충 그림 S3). AKI 원인에 대한 이 자동 감별 진단은 현재 문헌 검토에서 보고되었습니다.

4. AKI의 일별 발생률과 AKI-EWS의 개입 효과

All adult inpatients (>투석을 하지 않은 20 y/o)가 제외 없이 이 EWS에 포함되었습니다. 전체 연구 기간 동안(이 개입 전후) 크레아티닌 데이터가 있는 모든 입원 환자의 평균 일일 사례 수는 283.9 ± 117.8 및 291.6 ± 128이었습니다.0 통계적 유의성 없음(p=0.552 ). 크레아티닌 데이터 유무에 관계없이 모든 입원 환자의 평균 일일 사례 수는 통계적으로 유의미한 1268.3 ± 150.8 및 1339.6 ± 101.4였습니다(p < 0.001). 모든 AKI 입원 환자의 평균 일일 사례 수는 통계적 유의성 없이 이 중재 전후에 10.7 ± 3.6 및 11.1 ± 4.4였습니다(p= 0.286).

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혈청 크레아티닌 데이터가 있는 입원 환자(그림 4A)(분모=AKI 환자/혈청 크레아티닌 데이터가 있는 입원 환자) 또는 모든 입원 환자(혈청 크레아티닌 데이터가 있거나 없음)에 대한 AKI의 일일 발생률 )가 이 시스템에 표시되었습니다(그림 4B)(분모=AKI가 있는 환자/혈청 크레아티닌 데이터가 없는 모든 입원 환자). 이를 통해 매일 AKI 발생률을 모니터링할 수 있었습니다. 혈청 크레아티닌에 대한 실험실 데이터가 있는 환자의 AKI 발생률은 0~10%(그림 4A) 또는 모든 입원 환자의 경우 0~2%(그림 4B)였습니다.

혈청 크레아티닌에 대한 실험실 데이터가 있는 입원 환자의 AKI 발생률은 감소 추세를 보였습니다(그림 4A). 알림 전후 AKI의 추세선은 각각 다음과 같습니다. y=0.0045x + 3.6659 (R2=0.0291 ) 및 y=0.0011x + 4.1312(R 2=0.0026). AKI 일일 발생률의 경향(기울기)은 AKI-EWS 시행 전후로 감소하는 경향을 보였다(0.0045 vs. −0.0011). AKI-EWS 이전에는 AKI의 일일 발생률이 증가했습니다(양의 기울기, 0.0045). 그러나 AKI-EWS 시행 후 일일 AKI 발생률이 감소하기 시작했다(음의 기울기, -0.0011). 마찬가지로, 혈청 크레아티닌에 대한 실험실 데이터가 있거나 없는 모든 입원 환자의 AKI 발생률도 감소했습니다(그림 4B). 알림 전후의 AKI에 대한 추세선은 각각 다음과 같습니다. {35}}.002). AKI 일일 발생률의 기울기는 AKI-EWS 시행 전후로 감소하는 경향을 보였다(0.0053 vs. 0.0001). 위의 결과를 바탕으로 AKI의 일일 발생률은 감소가 적거나(정의 1) 증가가 적습니다(정의 2).

Table 1 shows the mean daily incidence of AKI before and after AKI-ESW. The mean incidence of AKI (for inpatients with data on serum creatinine) before the notification was 4.14% and after notification was 3.99% without a statistically significant difference (p = 0.40). Similarly, the mean incidence of AKI (for all inpatients with or without data on serum creatinine) before the notification was 0.89%, and after notification was 0.82%, without a statistically significant difference (p = 0.085). We further compared various proportions of AKI incidence (i.e., >4%, >6%, >7%, and >8%) AKI-ESW 전후. 혈청 크레아티닌에 대한 데이터가 있는 입원 환자에서 AKI > 4%의 비율이 크게 감소한 것을 발견했습니다(47.7% 및 41.6%, p{7}}.010). 혈청 크레아티닌 데이터가 있거나 없는 모든 입원 환자에서 AKI > 0.9%의 비율도 크게 감소했습니다(51.67% 및 35.94%, p=0.024).

5. AKI-EWS 전후의 AKI 장기 결과

전체 연구 기간 동안 AKI의 장기 결과는 그림 5에 나와 있습니다. 알림 전후의 모든 AKI 결과에 대한 추세선 결정 방정식과 계수는 다음과 같습니다. y=0 .7276x + 27.397(R 2=0.2977) 대 y=0.3846x + 30.6(R2=0.2244) 복구(p {{14 }}.315); y=−0.7022x + 48.237 (R 2=0.3195) 대 y=−{{40} }.0999x + 44.241(R2=0.0131) AKD(p{{30}}.366); y=−0.5786x + 6.4484 (R 2=0.2955) 대 y=−0.4093x + 4.9159 (R2=0.4547) CKD(p= 0.{{1{{108}}0}}87); y=0.4808x + 12.846 (R2=0.2808) 대 y=−0.3307x + 16.452 (R2=0.172) {62}}.092); y=-3.3312x + 55.02(R2=0.3156) 대 y=-0.8671x + 40.501(R2=0.3193) 사망률(p=0.688). AKI-EWS의 개입은 장기적인 결과에서 통계적으로 유의미한 개선을 보이지 않았습니다. 그러나 장기 결과의 추세선은 개선 경향(회복에 대한 양의 기울기(+0.3342), AKI(-0.1790), 사망률(-0.9155), ESRD(-0.0456) 및 CKD(-0.2485)에 대한 음의 기울기를 나타냈습니다. )). AKI 회복 추세선(녹색 선)은 y=0.3342x + 28.716(R 2=0.3559)으로 증가하는 경향을 보였습니다. AKD(파란색 선)의 경우에도 감소 경향을 보였습니다. AKI의 악화된 결과(CKD - ​​보라색 선, CKD G5 - 빨간색 선 및 사망률 - 검은색 선 포함)도 감소 추세를 보였습니다. CKD의 경우; y=−0.0456x + 15.099 (R2=0.0112) 투석 의존적; y=−0.9155x + 46.427 (R2=0.2581) 사망률.

6. 신장 전문의의 상담 카스 번호

2020년 3월 1일에 EHIS에서 AKI-EWS가 출시되었습니다. 신장 전문의와의 월간 상담 건수는 그림 6에 나와 있습니다. AKI-EWS 전후 1년 동안 모든 사례의 상담 건수는 2019/06 대 2020/06 및 2020/01 대 2021/01을 제외하고 거의 감소했습니다. AKI-EWS 전후 1년 상담 건수는 985건, 832건이었다. 건수는 15.5% 감소했다.

4. 토론

AKI는 병원에서 흔하며 환자의 13-18%[14], 중환자실 환자의 최대 60%[15]를 차지합니다. AKI는 복잡한 원인과 메커니즘을 가진 "증후군"입니다. AKI는 배설성 신기능의 갑작스런 상실이 있는 모든 상태를 포함하며 특정 질병으로 간주되지 않으며 특정 손상 기전이 없습니다[16,17]. 자동화된 조기 경고 시스템은 임상의의 의사 결정에 큰 영향을 미칩니다. 이 연구에서 입원 환자의 대다수는 예방 조치를 받을 자격이 있었고, 전산화된 알림은 합병증을 피하기 위한 예방 조치의 전달을 크게 촉진했습니다[17]. 그러나 환자 결과에 대한 AKI-EWS의 이점에 대한 합의는 없습니다. AKI는 시의적절하고 조기 개입을 통해 개인에게 도움이 될 수 있습니다. 체계적 검토[11]에 따르면 EWS는 디자인이 이질적이고 가변적으로 구현되며 의사 결정 지원에 거의 사용되지 않습니다. 최근 검토에서[18], 이 접근 방식의 핵심 요소는 위험 평가, 인식, 대응, 신장 지원 및 재활의 5가지 R에서 AKI를 기술하는 것입니다. 우리 연구에서 AKI-ESW 구현 후 AKI 발생률은 통계적으로 유의미하게 떨어졌고 환자 결과는 개선되었습니다(회복률 증가, CKD, CKD G5 및 사망률 감소). 여기서는 5R에 따른 AKI-EWS의 고유한 특성을 강조합니다.

첫째(위험 평가), 고위험 환자를 식별하는 것이 예방 전략의 중추입니다. AKI에 대한 개입 계획의 핵심은 AKI의 많은 에피소드가 예방 가능하고 조기 발견이 가능하며 치료 가능하다는 것입니다[18]. 예를 들어, Cho et al. 조영제 관련 AKI에 대해 의사에게 경고하고 고위험 환자에게 예방 조치를 권장하는 전산화된 경보 프로그램에 대해 보고했습니다. EWS는 조영제 신증의 발생률을 낮춥니다(3% 대 10%)[19]. 그 EWS는 조영제 신장병의 발생률을 낮췄습니다(3% 대 10%) [19]. AKI-EWS에서는 모든 사용자가 개별 임계값을 설정하여 AKI의 민감도를 높이고 시간이 지남에 따라 크레아티닌이 증가하거나 시간이 지남에 따라 헤모글로빈이 감소하는 고위험 환자를 식별할 수 있었습니다(보충 그림 S2). 시간이 지남에 따라 혈압이 떨어집니다. 낮은 헤마토크릿은 AKI 발달과 관련이 있습니다[20-23]. 그러나 헤모글로빈의 컷오프 값이나 헤모글로빈 감소 속도에 대한 증거 기반 데이터는 없습니다. 우리는 고위험 환자를 식별하기 위해 개별화된 임계값을 설정할 수 있었습니다. 고위험군이 확인되면 신장 전문의와 기타 관련 전문가가 AKI 위험 평가를 수행했습니다. 사용자에 의한 맞춤형 개별 임계값 설정은 AKI-EWS의 핵심입니다.

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둘째(인식), AKI의 적시 치료를 위한 핵심 개념은 AKI의 신속한 진단으로 신질환의 추가 손상 및 진행을 방지하는 것입니다[24,25]. AKI-EWS에서는 매일 모든 입원 환자의 혈청 크레아티닌에 대한 실험실 보고서를 선별했기 때문에 이 규칙 기반 시스템에서 AKI를 진단하는 짧은 시간 창을 가졌습니다. 또한 AKI의 자동 진단은 복잡한 AKI 기준에서 의사를 내려서 진단을 용이하게 했습니다. 대부분의 다른 AKI-EWS의 경우 AKI를 적시에 인식하는 것이 주요 이점입니다.

셋째(반응 및 신장 지원), 임상의의 AKI에 대한 반응도 환자 결과에 중추적입니다. EWS에 대한 응답은 EWS의 내용과 임상 의사 결정 지원의 통합에 따라 다르며, 둘 다 다른 EWS에 따라 다릅니다. EWS에서는 실험실 데이터 페이지에 AKI 진단을 표시하여 모든 EHIS 사용자를 대상으로 했습니다. EHIS 사용자는 환자의 데이터를 볼 때 실시간으로 알람 메시지를 볼 수 있었습니다. 우리는 통지 지연을 야기할 수 있는 이메일(26) 또는 전자 의료 기록(27,28)을 선택하지 않았습니다. 경고 피로를 피하기 위해 방해가 되는 전자 경고 접근 방식(예: 의사의 휴대폰(29)) 우리의 의견으로는 e-alert 시스템은 수동적 접근 방식과 개입적 접근 방식 사이에 있으므로 두 가지 이점을 모두 얻을 수 있습니다.

사용자의 반응 외에도 신장 지원도 중요했습니다. 자동 신장 전문의 상담은 AKI-EWS 병원에서 일반적입니다[27,30]. AKI를 감지하면 전후 품질 개선 연구[30]에 따라 자동 신장과 상담이 있습니다. EWS 및 자동 신장 전문의 상담을 도입한 후 AKI 사례를 간과할 확률이 크게 감소했습니다(조정된 OR, 0.40; 95% CI, 0.30 -0.52) [30]. AKI의 결과는 해당 연구에서 개선되었습니다[30]. 즉, 중증 AKI(조정 OR, 0.75; 95% CI, 0.64–0.89)의 확률이 감소하고 AKI 회복 가능성(조정 HR, 1.70; 95% CI, 1.53)이 개선되었습니다. -1.88). 따라서 AKI의 대응이 중요합니다. 그러나 우리 연구소의 환자 수를 고려하여 신장 전문의와 상담하기 전에 AKI-EWS에 대한 다른 응답을 선택했습니다. 문헌에 보고된 적이 없는 AKI의 "원인"을 자동 진단하는 시스템을 만들었습니다(보충 그림 S3). 시스템은 AKI의 가능한 모든 "원인"을<5 s and results were shown in our EHIS. Without consultation with a nephrologist, clinicians can still have renal support from this AKI-EWS system. A straightforward message on AKI detection and its cause was sent to the AKI health providers. This real-time and ready-to-use system detecting AKI and its cause also helped to avoid the disease progression. The time taken for automatic detection of the AKI cause was shorter than that through consulting the nephrologist. The loading of consultations with nephrologists decreased by 15.5% after the AKI-EWS. Until now, this system is the fastest AKI-EWS in the automatic detection of AKI causes. This feature is a key element of our AKI-EWS in reducing daily AKI incidence and improving patient outcomes.

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위의 이유를 바탕으로 AKI-EWS는 잘 설계되었고 사용할 준비가 되었습니다. 또한 이 제안된 AKI-EWS는 EHIS의 모든 사용자를 위한 것이며 우리 연구소의 모든 입원 환자를 포괄하는 병원 전체 시스템이었습니다. 잘 알려진 바와 같이 AKI는 일반적으로 전문화되지 않은 의료 서비스 제공자가 처음 접하게 됩니다. AKI 환자의 10~15%만이 신장 전문의에게 진료를 받았습니다[31,32]. 비신장 전문의는 조기 인식 및 적시 개입에 대한 교육을 받지 못했을 수 있습니다. 이 AKI-EWS는 AKI 진단과 별개로 AKI의 원인을 자가 감별 진단하는 교육 시스템이기도 하다.

우리 연구에는 몇 가지 한계가 있습니다. 첫째, EWS에는 소변량 매개변수가 포함되지 않았습니다. 그러나 임상 실습에서는 일상 생활의 실제 임상 시나리오입니다. 우리는 일상적인 임상 실습에서 실제 상황에 사용할 수 있는 시스템을 만들 계획입니다. 둘째, AKI에 대한 우리의 개입은 다소 강력하지 않은 것으로 보입니다. 그러나 이는 진단 시스템을 먼저 구축하는 것을 목표로 하는 예비 연구였다. 우리 시스템에는 AKI의 원인을 자동으로 선별하는 새로운 기능이 있습니다. 임상의는 AKI의 원인을 연구하여 스스로 빠른 시일 내에 관리할 수 있습니다. 즉, 이 시스템은 신장 전문의에게 과부하를 주지 않습니다. 셋째, EWS가 AKI의 조기 진단 및 조기 개입에 임상의에게 도움이 됨에도 불구하고 EWS와 AKI의 더 나은 결과 사이의 인과 관계를 증명할 수 없습니다. 향후 조영제, 쇼크, NSAID 등 AKI에 대한 객관적인 인과관계를 가진 하위군 연구를 수행할 예정이다. 우리는 이것이 임상의가 AKI의 발병률을 줄이고 AKI 관련 합병증을 예방하는 데 도움이 될 수 있다고 믿습니다. 넷째, AKI의 결과와 관련된 다양한 교란요인이 있다. 이 연구에는 이러한 데이터가 없었습니다. 마지막으로 앞으로 AKI와 관련된 예방 및 치료 가능한 질병에 대해 더 많이 연구하겠습니다. 우리 시스템은 예방 조치를 위해 AKI의 위험이 있는 환자를 적시에 식별할 수 있기를 바랍니다.

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5. 결론

잘 설계된 AKI-EWS를 구현함으로써 AKI 발생률이 감소했고 신장 전문의와의 상담 부하가 감소하여 결과가 개선되었습니다. AKIEWS의 이점은 고위험 식별(개별 역치 감지), 적시 및 자동 진단, EHIS에 대한 실시간 경고, AKI 원인에 대한 빠른 자가 진단 및 모든 입원 환자의 적용 범위에 달려 있습니다.

6. Cistanche 추출물이 급성 신장 손상 환자의 예후를 개선하는 데 어떻게 도움이 되는지

항염증, 항산화 및 면역 조절 효과가 있는 전통 약초인 Cistanche 추출물은 급성 신장 손상(AKI) 환자의 예후를 돕는 잠재력을 보여주었습니다. AKI는 갑작스러운 신장 기능 부전을 특징으로 하는 흔하고 심각한 의학적 상태로, 치료하지 않고 방치하면 이환율이 증가할 수 있습니다. Cistanche 추출물은 인터류킨-1 및 종양 괴사 인자-알파와 같은 전염증성 사이토카인을 감소시켜 항염증 특성을 나타내는 것으로 입증된 에키나코시드 및 뉴클레오시드와 같은 생리 활성 화합물을 함유하고 있습니다. 또한 면역 반응을 조절하면서 ROS를 제거하고 항산화 활동을 강화하는 플라보노이드 및 페닐에타노이드 배당체의 항산화 특성을 가지고 있습니다. 연구에 따르면 Cistanche 추출물의 사용은 혈청 크레아티닌 감소, 질소 보유 수준, 소변량 개선 및 tubulointerstitial 손상 감소와 관련이 있는 것으로 나타났습니다. 따라서 Cistanche 추출물은 염증 감소 및 항산화 활성 강화를 통해 AKI 환자의 예후를 개선하는 데 유용한 보충제를 제공할 수 있습니다.

참조

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Ming-Ju Wu 1,2 , Shih-Che Huang 3,4, Cheng-Hsu Chen 1,2,5 , Ching-Yao Cheng 6,7 및 Shang-Feng Tsai 1,2,5,8

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