Development of a machine learning-based prediction model for objective indications for renal replacement therapy after stage 3 acute kidney injury
Diese Studie entwickelte und validierte extern ein maschinelles Lernmodell unter Verwendung routinemäßig erhobener klinischer Variablen, um das kurzfristige Risiko für objektive Indikationen für eine Nierenersatztherapie innerhalb von 24–72 Stunden nach einer akuten Nierenschädigung des Stadiums 3 vorherzusagen, wobei eine vielversprechende Diskriminationsfähigkeit nachgewiesen wurde, jedoch die Notwendigkeit einer lokalen Rekalibrierung vor der klinischen Implementierung hervorgehoben wurde.