为解决儿童急性肾损伤（AKI）识别及编码相关问题，英国肾脏登记处等单位的研究人员开展电子警报与健康记录数据对比研究。结果显示医院记录编码敏感性差。该研究对改善儿童 AKI 临床识别和管理意义重大，推荐科研读者阅读。
英国肾脏登记处（UK Renal Registry）等单位的研究人员 Lucy Plumb、Manuela Savino 等人在《BMC Nephrology》期刊上发表了题为 “Identifying acute kidney injury in children: comparing electronic alerts with health record data” 的论文。这篇论文在儿童急性肾损伤（Acute Kidney Injury，AKI）的研究领域意义重大，它深入探讨了电子警报与医院健康记录数据在识别儿童 AKI 方面的关联，为改善儿童 AKI 的临床诊断和管理提供了关键依据。
研究背景
AKI 是一种在儿童中会引发诸多不良后果的病症，它不仅会延长患儿的住院时间、增加死亡风险，还会让患儿面临长期肾脏损伤的隐患。在成人患者中，有证据表明 AKI 的发病率呈上升趋势，这可能与诊断意识提高有关，也和败血症、大手术以及共患病的增加脱不了干系。然而，儿童 AKI 的发病趋势却没有得到充分的报道。在英国，有数据显示初级保健记录中 AKI 的患病率在 16 年间有所上升。
为了能及时发现 AKI，2014 年英国国家医疗服务体系（National Health Service，NHS）英格兰地区推行了患者安全电子警报系统。这个系统会依据国际公认的 AKI 检测和分期定义，运用特定算法，标记出异常或升高的血清肌酐值，以此提示可能存在 AKI。这些自动生成的电子警报会和肌酐检测结果一起出现在报告系统中，方便临床医生查看。并且，英格兰地区的这些数据还会被发送到英国肾脏登记处（UK Renal Registry，UKRR）进行报告和分析。
以往很多 AKI 的流行病学研究都依赖电子健康记录编码来进行疾病监测。如今，国家 AKI 警报系统的出现，让研究人员有机会用两种不同的方法来描述和比较儿童 AKI 的情况。但是，对于儿童来说，电子警报定义的 AKI 发作与临床记录中的编码之间的关联程度尚不明确。要想更好地利用这两种方法对 AKI 及其后果进行监测，就必须了解电子警报与电子健康记录中的临床识别和记录之间的关系。因此，本研究旨在确定通过英格兰 NHS 实验室建立的 AKI 电子警报系统识别出的 AKI 发作，在医院记录中编码的比例，并找出与编码相关的患者和临床因素。同时，研究人员还想知道电子医院记录中的 AKI 编码（作为临床识别的替代指标）是否与医院层面的 30 天死亡率相关。
研究人员将 AKI 分为社区获得性（Community - acquired，CA）和医院获得性（Hospital - acquired，HA），如果发作在入院前或入院后 2 天内开始，就属于 CA - AKI；如果从住院第 3 天开始发作，则属于 HA - AKI。在出生住院期间发生 AKI 发作的儿童被单独列为 “出生队列”，并根据医院记录中是否有相关 ICD - 10 代码（ICD10 codes P072 - P073，H351）进一步分为早产和非早产。
AKI 电子警报数据会和包含患者出生日期、性别、居住邮编以及触发警报的肌酐值等信息的主患者索引（Master Patient Index，MPI）一起被发送到 UKRR。研究人员从 AKI - MPI 中获取年龄和性别信息，根据居住邮编确定地区贫困程度五分位数，从 HES 关联数据中获取种族信息。峰值 AKI 则是指发作开始后 30 天内达到的最高 AKI 警报阶段。
研究关注的结果有两个：一是医院记录对 AKI 发作记录的敏感性，通过电子警报确定，即电子医院记录中在相关住院期间的任何诊断字段是否存在 AKI 的国际疾病分类第十版（International Classification of Diseases, tenth revision，ICD10）代码（N17.x，是 / 否）；二是 AKI 发作后 30 天内的死亡情况，通过 NHS 人口统计批处理服务获取。
研究人员运用基本描述性统计方法，呈现了纳入分析的 AKI 发作的特征，包括总体特征以及按峰值 AKI 阶段分层的特征，同时也报告了重症监护病房的入院情况。他们通过医院记录中是否存在人口普查和调查办公室干预和程序分类（Office of Population Censuses and Surveys Classification of Interventions and Procedures，OPCS）代码来确定住院期间是否使用 KRT。此外，还利用漏斗图突出显示了各提交数据医院按峰值 AKI 阶段分层的电子医院记录中 AKI 发作编码的年龄调整比例。通过单变量和多变量（年龄和性别调整）逻辑回归分析，研究人员探究了预测 AKI 编码的人口统计学和临床变量。所有分析均使用 SAS 9.4 版本进行。
研究结果
AKI 发作相关住院情况概述
2017 年，UKRR 收到了 5582 名儿童的 6272 次与 AKI 电子警报发作相关的住院数据。其中，732 次（11.7%）住院与出生住院有关，46.8% 的发作发生在入院前或入院后 2 天内。大多数儿童在 AKI 发作开始时处于 1 期（79.5%），峰值时处于 1 期的比例为 65.8% ，而处于 3 期的比例在开始时为 6.6%，峰值时为 13.1%。超过五分之一（22.4%）的研究队列在 AKI 相关住院期间入住了重症监护病房，并且峰值 AKI 阶段越高，入住重症监护病房的比例越高。在经历峰值 AKI 阶段 1、2 和 3 的儿童中，KRT 的使用率分别为 0.9%、1.5% 和 10.3%。出生队列中大多数经历 AKI 的儿童是早产儿（70.9%）。这些发作大多来自可能提供二级或专科护理的医院（82.6%），17.4% 来自提供儿科专科护理的医院信托机构。
AKI 编码情况
总体而言，通过电子警报识别出的 AKI 发作中，只有 19.7% 进行了编码。编码比例随着峰值 AKI 阶段的升高而增加，峰值 AKI 阶段 1、2 和 3 的编码比例分别为 14.5%、22.3% 和 41.4%。在医院层面也呈现出类似的趋势，排除 AKI 病例较少（≤10 例）的医院后，年龄调整后的 AKI 发作编码中位数百分比在阶段 1 为 7.2%（四分位间距为 3.4 - 12.6%），阶段 2 为 14.6%（四分位间距为 8.0 - 24.8%），阶段 3 为 30.2%（四分位间距为 19.8 - 43.1%）。在出生队列中，只有 9% 的儿童被编码为患有 AKI，与早产儿相比，非早产儿的 AKI 编码比例更高，从峰值 AKI 阶段 1 的 9.4% 到阶段 3 的 28.9% 不等。
研究人员还进行了一些事后分析。他们发现，与未入住重症监护病房或未使用 KRT 的 AKI 发作相比，入住重症监护病房或使用 KRT 的 AKI 发作在医院记录中被编码的比例更高，但这些差异主要是由峰值 AKI 阶段驱动的。在医院层面，AKI 编码状态与住院时间没有相关性，但在患者层面，被编码为 AKI 的患者住院时间通常更长，不过由于出生队列样本量较小，无法进行深入分析。
研究结论与讨论
这项研究针对全国儿童队列，探究了基于血清肌酐相对升高的电子警报识别的 AKI 与电子医院记录中的临床编码之间的相关性。结果显示，医院记录编码的敏感性较差，仅为 19.7%，不过会随着峰值 AKI 严重程度的增加而提高。年龄较大的儿童在电子记录中被编码为 AKI 的几率更高，而出生队列尤其是早产儿被编码的可能性较低。生活在较不贫困地区（五分位数 1 和 3）的儿童编码几率高于最贫困地区的儿童。在医院层面，AKI 警报发作编码比例与 30 天死亡率没有关联。
目前，包括 NHS 在内的许多医疗保健机构都实施了临床指标警报，希望借此改善 AKI 的识别和护理。但大多数相关研究都是基于成人队列，以行政记录为参考标准。本研究样本量大且基于全国数据，发现儿童在任何峰值 AKI 阶段，电子医院记录对 AKI 电子警报的编码敏感性都远低于之前报道的成年患者。这表明，目前 NHS 英格兰算法的警报并不能等同于对儿童 AKI 的临床识别。而且，AKI 行政编码的比例低于其他多中心研究，但高于危重症儿童的相关报道。
AKI 可能会引发高血压、蛋白尿和慢性肾病等不良后果，早期发现并治疗有助于减缓疾病进展。对于儿童来说，早期检测 AKI 能带来重要的长期益处，因此了解如何利用电子警报促进 AKI 的识别迫在眉睫。在成人患者中，电子警报的实施情况参差不齐，且很少包含临床护理指导。不过有研究表明，电子警报结合积极管理，有可能改善 AKI 的发生率，在儿科队列中也有类似的成功案例。此外，不同医院的 AKI 发作编码比例差异很大，这可能与各医院临床实施警报的方式以及是否有相关服务或人员支持 AKI 的识别和管理有关。了解编码率高和低的医院在临床和编码实践上的差异，有助于推动临床护理质量的提升，为未来的疾病监测提供帮助。
在患者特征方面，本研究发现年龄与儿童 AKI 编码可能性之间的关系与成人相似，年龄较小的儿童被编码的可能性较低。这可能是因为临床医生认为儿童患 AKI 的风险较低，或者是因为较小儿童的肌酐值本身较低，电子警报提示的相对较小变化容易被忽视。值得注意的是，本研究还发现非白人种族儿童在样本中的比例较高，且社会经济贫困地区的儿童 AKI 负担更重，但他们被编码为 AKI 的可能性却较低，这可能存在临床偏见，需要进一步研究。
虽然本研究未观察到医院层面临床编码与 30 天死亡率之间的相关性，但这一结果较为粗略，需谨慎解读。事后分析发现，被编码为 AKI 的儿童住院时间普遍更长，这可能意味着病情较重的儿童更容易被记录。
本研究也存在一些局限性。并非英格兰所有实验室都及时提交了数据用于 HES 关联分析，估计本报告的数据仅代表英格兰 66% 的 NHS 实验室。研究仅使用 N17.x 代码来确定 AKI 的临床编码，可能会遗漏一些使用其他程序或诊断 ICD10 代码分类的病例。而且，研究使用的 AKI 定义算法可能会误分类一些虚假值，也可能会遗漏一些通过其他指标（如尿量）诊断的 AKI 病例。此外，电子警报在多大程度上能真正反映 AKI，尤其是 1 期 AKI，还有待进一步评估。
总的来说，这项研究表明医院记录编码与基于血清肌酐升高定义的儿童 AKI 发作之间的一致性较差，反映出临床对儿童 AKI 的识别不足。未来需要进一步研究如何利用电子警报提高对儿童 AKI 的临床识别，改善护理和治疗效果，同时深入探究与编码相关的因素，减少可能存在的识别不平等问题，为儿童 AKI 的管理提供更有力的支持。
