将术后急性肾损伤（AKI）的风险转化为可实施的护理措施：呼吁采用分阶段、标准化的方式实施相关措施

《International Urology and Nephrology》：Turning end-of-surgery AKI risk into actionable care: a call for thresholded, calibrated deployment

1. 该评论肯定了心脏手术相关急性肾损伤（AKI）预测模型的可解释性和临床决策时间点的价值，同时指出需明确“早期”定义（如调整尿量数据纳入标准）、细化角色分工与干预措施、提供阈值与指南对齐的评估数据，并补充模型卡与代码实现以增强透明度和可复制性。

　　

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我们祝贺孙等人（Sun et al.）在可解释性预测心脏手术相关急性肾损伤（AKI）方面取得的进展，并将该工具应用于一个具有临床意义的时刻——手术结束时，此时医疗团队可以做出具有重要影响的决策。他们使用SHAP技术来阐明模型行为，并进行了初步的外部测试，这在黑箱模型普遍存在的领域中是非常值得称赞的，因为黑箱模型往往会影响人们对模型的信任 [1]。

关于“早期”预防的概念，需要进一步明确。研究中的终点是根据KDIGO标准在术后七天内判断肾功能，而这一标准并未考虑尿液输出数据，后者实际上能够更早地检测出AKI；结合手术结束时的预测结果，可采取行动的时间窗口可能比目前认为的要更短。如果能够从警报发出到实际发生AKI的时间进行报告，并在尿液输出数据可用时进行敏感性分析，那么研究结果将更符合KDIGO的定义 [2]。

该工具的实用性对于其广泛应用至关重要。当模型发出警报时，手稿中应明确指出是哪位临床医生（外科医生、麻醉师或重症监护医生）采取了哪些措施（如实施肾脏保护措施、设定血流动力学目标、管理肾毒性物质等），以及这些措施持续了多长时间。如果没有明确的责任分配，风险就无法转化为具体的护理行动。我们建议添加一个简洁的行动指南（见表1），并且必须报告警报发生的频率（例如每100例病例中的警报次数），以便在繁忙的手术室或重症监护室环境中评估该工具的可行性。

表1 手术结束后AKI的应对措施

完整表格

阈值应与具体的干预措施相对应。虽然决策曲线分析能够提供有用信息，但只有当阈值与围手术期AKI指南推荐的干预措施相匹配时，它们才能发挥最大作用 [3]。如果能够按不同医疗机构的情况展示特定阈值的敏感性、特异性、阳性预测值（PPV）/阴性预测值（NPV）以及校准斜率和截距，那么不同条件下的医疗机构就能选择既能平衡工作量又能带来最大收益的阈值。

透明度对于该工具的推广至关重要。为了确保其有效应用，需要明确当模型发出警报时，相关临床人员（如外科医生、麻醉师或重症监护医生）应采取的具体行动及其持续时间。如果没有明确的职责分配，风险就无法转化为实际的护理措施。我们建议添加一个简洁的行动指南（见表1），并报告警报发生的频率（例如每100例病例中的警报次数），以便在临床环境中进行可行性评估。

表1 手术结束后AKI的应对措施

完整表格

阈值应与具体的干预措施相结合。虽然决策曲线分析具有参考价值，但只有当阈值与围手术期AKI指南推荐的干预措施一致时，它们才能真正发挥作用。如果能够按不同医疗机构的情况展示特定阈值的敏感性、特异性、阳性预测值（PPV）/阴性预测值（NPV）以及校准斜率和截距，那么各医疗机构就能根据自身情况选择合适的阈值，从而在平衡工作量和效益之间找到最佳平衡点。

透明度对于该工具的推广至关重要。一些关键指标（如红细胞输注量、心肺旁路时间等）的测量结果取决于具体的管理措施，因此这些指标的可解释性仍然具有一定的局限性；在应用这些指标时需要谨慎对待。提供一个详细的模型说明文档（包括最终的模型特征、数据缺失处理策略、软件版本以及模型组合信息），并附上代码和预处理脚本的链接，将有助于各地医疗机构进行评估。在在线附录中加入TRIPOD和PROBAST检查清单，将进一步减少歧义并促进对该工具的规范管理 [4,5,6,7]。

总之，注重模型的可解释性和在临床决策中的应用点是非常积极的举措。下一步是将风险转化为可重复执行的护理措施：明确谁在什么时间该采取什么行动，报告警报发生的频率以及不同医疗机构的校准情况，并提供必要的模型文档和代码，以便医疗机构能够负责任地试用、监控该工具，并在确认其有效性后进行推广。这些改进将有助于提高该工具在临床实践中的采纳率，最终改善患者的诊疗效果。