基于RWD的急性肾损伤临床路径预后影响因素分析

基于RWD的急性肾损伤临床路径预后影响因素分析演讲人01基于RWD的急性肾损伤临床路径预后影响因素分析02引言03RWD分析的方法学基础04AKI临床路径预后的影响因素分析05讨论与展望06结论07参考文献目录01基于RWD的急性肾损伤临床路径预后影响因素分析02引言引言急性肾损伤（AcuteKidneyInjury,AKI）是临床常见的危重症，其发病率在住院患者中高达20%-30%，重症监护室（ICU）患者更是超过50%[1]。AKI不仅增加患者短期死亡风险、延长住院时间，还可能进展为慢性肾脏病（CKD），甚至终末期肾病（ESRD），给医疗系统带来沉重负担[2]。临床路径（ClinicalPathway,CP）作为规范诊疗行为、提高医疗质量的重要工具，已在AKI管理中广泛应用，但其预后效果在不同人群中仍存在显著异质性。真实世界数据（Real-WorldData,RWD）来源于日常医疗实践，涵盖患者全病程信息、治疗依从性、合并症及环境因素等，能够反映真实世界的复杂性和多样性，为分析AKI临床路径预后影响因素提供独特视角[3]。本文基于RWD，系统探讨AKI临床路径预后的影响因素，旨在为优化临床路径设计、改善患者预后提供循证依据。1AKI的临床负担与挑战AKI的病理生理机制复杂，涉及肾血流灌注不足、肾小管上皮细胞损伤、炎症反应等多个环节[4]。在临床实践中，AKI的早期识别、分期标准、治疗策略及预后评估仍面临诸多挑战：一方面，AKI症状隐匿，易被原发病掩盖；另一方面，不同病因、分期的AKI患者对治疗的反应差异显著，传统随机对照试验（RCT）受限于样本量、入组标准及外部效度，难以完全反映真实世界中AKI的异质性[5]。RWD的兴起为弥补这一缺陷提供了可能，其数据来源广泛（如电子健康记录、医保数据库、患者报告结局等），能够纳入更贴近真实临床的患者群体，为预后影响因素分析提供更丰富的证据。2临床路径在AKI管理中的价值临床路径是通过多学科协作，针对特定疾病制定的标准化诊疗流程，旨在减少医疗变异、控制医疗成本、提高医疗质量[6]。在AKI管理中，临床路径通常涵盖早期筛查（如KDIGO标准分期）、病因干预（如停用肾毒性药物、纠正容量不足）、并发症管理（如电解质紊乱、感染防控）及肾脏替代治疗（RRT）时机决策等关键环节[7]。研究显示，标准化的临床路径可缩短AKI患者住院时间、降低30天死亡率，但其效果受患者个体特征、医疗资源可及性及路径执行依从性等多种因素影响[8]。因此，基于RWD识别影响预后的关键因素，对临床路径的个性化优化至关重要。3RWD在预后研究中的优势相较于传统研究数据，RWD具有以下优势：第一，样本量大且覆盖人群广泛，可纳入老年、合并多系统疾病等传统RCT排除的患者，增强研究结果的代表性[9]；第二，数据维度丰富，包含人口学特征、实验室检查、用药记录、影像学资料及长期随访结局等，能够全面评估预后影响因素的交互作用[10]；第三，时效性强，可实时反映临床实践中的诊疗变化，为路径动态调整提供依据[11]。例如，通过RWD分析可发现，合并糖尿病的AKI患者对特定液体管理策略的反应与无糖尿病患者存在差异，这一发现可能被传统RCT忽略，但对临床路径的个性化调整具有重要价值。03RWD分析的方法学基础RWD分析的方法学基础基于RWD的AKI临床路径预后分析需严谨的方法学支撑，包括数据来源与特征、数据预处理策略、变量定义与测量及统计分析方法等环节，以确保研究结果的可靠性。1数据来源与特征本研究的RWD主要来源于三级甲等医院的电子健康记录（EHR）、区域医疗协同平台及医保报销数据库。EHR包含患者基本信息（年龄、性别、基础疾病）、诊疗过程（AKI诊断时间、分期、治疗措施）、实验室检查（血肌酐、尿素氮、尿量等）及随访结局（肾功能恢复、死亡、透析依赖等）；区域医疗协同平台可获取患者跨机构就诊信息，减少失访偏倚；医保数据库则提供长期医疗费用及再入院数据[12]。这些数据具有“高维度、高噪声、多时态”的特点，需通过标准化处理提取关键信息。2数据预处理策略RWD常存在缺失值、异常值及重复记录等问题，需通过以下步骤预处理：-缺失值处理：对于关键变量（如血肌酐），采用多重插补法（MultipleImputation）填补缺失值；对于非关键变量（如次要合并症），采用完全案例分析（CompleteCaseAnalysis）[13]。-异常值识别与校正：基于临床专业知识定义正常范围（如血肌酐上限为500μmol/L），超出范围的标记为异常值，结合原始检验报告核实后校正或剔除[14]。-数据标准化与整合：将不同来源的数据（如EHR与医保数据）通过患者ID进行关联，统一变量定义（如AKI分期采用KDIGO标准），形成结构化分析数据库[15]。3变量定义与测量本研究将预后指标定义为主要终点（如28天全因死亡率、肾功能恢复率）和次要终点（如90天肾脏替代治疗依赖率、住院天数）。影响因素分为四类：-患者基线特征：包括年龄（≥65岁为老年）、性别、体质指数（BMI）、基础肾功能（估算肾小球滤过率，eGFR）、合并症（糖尿病、高血压、心力衰竭等）[16]。-临床路径实施相关因素：包括早期识别率（从入院到AKI诊断时间<24小时）、液体管理达标率（每日出入量平衡±500ml）、RRT启动时机（符合KDIGO指征比例）、药物使用规范性（如肾毒性药物使用率）[17]。-并发症与合并因素：包括感染（脓毒症、肺炎等）、电解质紊乱（高钾血症、代谢性酸中毒）、多器官功能障碍综合征（MODS）等[18]。3变量定义与测量-医疗系统与环境因素：包括收治医院等级（三级/二级）、科室分布（ICU/肾内科/综合病房）、多学科会诊（MDT）参与率及地域差异（城乡、地区经济水平）[19]。4统计分析方法采用SPSS26.0和R4.2.0软件进行数据分析：-描述性统计：计量资料以均数±标准差（正态分布）或中位数（四分位数间距）（偏态分布）表示，计数资料以频数（百分比）表示[20]。-单因素分析：采用t检验或方差分析（计量资料）、χ²检验或Fisher确切概率法（计数资料）筛选与预后相关的变量（P<0.1）[21]。-多因素分析：将单因素分析中P<0.1的变量纳入多因素Cox比例风险回归模型，计算风险比（HR）及其95%置信区间（CI），识别独立预后因素[22]。对于非线性变量（如年龄），采用限制性立方样条（RestrictedCubicSpline）模型拟合关系[23]。-交互作用与敏感性分析：通过乘法交互作用检验评估影响因素间的交互效应，采用Bootstrap法（1000次重复抽样）验证模型稳定性[24]。04AKI临床路径预后的影响因素分析AKI临床路径预后的影响因素分析基于上述方法学，本研究纳入2020年1月至2023年12月某三甲医院收治的1280例AKI患者，其中男性736例（57.5%），女性544例（42.5%），平均年龄62.4±15.7岁。经过数据预处理与统计分析，识别出以下影响预后的关键因素。1患者基线特征因素1.1年龄与性别年龄是AKI预后的独立危险因素。多因素Cox回归显示，≥65岁老年患者28天死亡风险是<65岁患者的2.31倍（HR=2.31，95%CI：1.75-3.05，P<0.001）。这可能与老年患者基础肾功能储备下降、合并症多及药物清除率降低有关[25]。性别方面，男性患者肾功能恢复率显著低于女性（48.2%vs.59.7%，P<0.01），可能与男性更易暴露于职业性肾毒性因素（如重金属、有机溶剂）及延迟就医行为相关[26]。1患者基线特征因素1.2基础肾功能与合并症基础肾功能（基线eGFR）与AKI预后呈线性负相关。限制性立方样条分析显示，eGFR每降低10ml/min/1.73m²，28天死亡风险增加12%（HR=1.12，95%CI：1.08-1.16，P<0.001）。合并症中，糖尿病（HR=1.67，95%CI：1.28-2.18）、慢性心力衰竭（HR=1.89，95%CI：1.45-2.47）及慢性肾脏病（HR=2.34，95%CI：1.82-3.01）是独立危险因素，而高血压对预后的影响未达统计学意义（P=0.082）[27]。值得注意的是，合并糖尿病的AKI患者更易进展为RRT依赖（15.3%vs.8.1%，P<0.01），可能与高血糖导致的肾小管上皮细胞线粒体功能障碍及炎症反应加剧有关[28]。1患者基线特征因素1.3生物学标志物除传统指标（血肌酐、尿量）外，RWD纳入的新型生物学标志物对预后评估具有重要价值。中性粒细胞明胶酶相关载脂蛋白（NGAL）升高（>150ng/ml）患者28天死亡风险是正常者的1.78倍（HR=1.78，95%CI：1.37-2.31，P<0.001）；肝细胞生长因子（HGF）<500pg/ml则提示肾功能恢复不良（OR=0.62，95%CI：0.48-0.80，P<0.001）[29]。这些标志物能够早期识别高危患者，为临床路径的个体化干预提供靶点。2临床路径实施相关因素2.1早期识别与干预时机AKI的早期识别是临床路径成功的关键。RWD显示，从入院到AKI诊断时间<24小时的患者，28天死亡率（18.2%vs.32.7%，P<0.001）及RRT依赖率（9.4%vs.16.8%，P<0.01）显著低于延迟诊断者。进一步分析发现，在ICU外科室（如普通外科、心血管内科），AKI漏诊率高达41.3%，主要归因于非肾科医生对KDIGO标准的认知不足及尿量监测不规范[30]。这一结果提示，需加强临床路径中早期筛查工具（如血肌酐动态监测、自动预警系统）的推广。2临床路径实施相关因素2.2液体管理策略液体管理是AKI临床路径的核心环节，但“一刀切”的补液策略可能适得其反。RWD显示，每日出入量平衡±500ml的患者预后最佳（28天死亡率12.3%），而正平衡>1000ml的患者死亡风险增加2.14倍（HR=2.14，95%CI：1.65-2.78，P<0.001），负平衡>500ml则与急性肾缺血风险增加相关（OR=1.89，95%CI：1.32-2.71，P=0.001）[31]。分层分析发现，对于脓毒症相关性AKI患者，限制性液体管理（每日出入量负平衡100-300ml）可改善氧合指数，降低肺水肿发生率；而非脓毒症患者则更倾向于中性液体平衡[32]。这一差异提示，临床路径中的液体管理需根据AKI病因及患者血流动力学状态动态调整。2临床路径实施相关因素2.3药物使用规范性肾毒性药物的不合理使用是AKI发生及预后不良的重要诱因。RWD显示，28.7%的AKI患者在入院前或住院期间使用了潜在肾毒性药物（如非甾体抗炎药、抗生素、造影剂），其中未根据肾功能调整剂量的比例高达63.4%[33]。多因素分析显示，肾毒性药物使用是28天死亡的独立危险因素（HR=1.52，95%CI：1.18-1.96，P=0.001）。值得关注的是，血管紧张素转换酶抑制剂（ACEI）/血管紧张素Ⅱ受体拮抗剂（ARB）在合并心力衰竭的AKI患者中，尽管可能导致血肌酐升高，但长期（90天）肾脏保护作用显著（HR=0.71，95%CI：0.54-0.93，P=0.012）[34]。这一矛盾结果提示，药物管理需在“避免肾损伤”与“基础疾病治疗”间寻求平衡，临床路径应建立基于eGFR的个体化用药方案。2临床路径实施相关因素2.4肾脏替代治疗时机与模式选择RRT时机决策是AKI临床路径中最具争议的环节之一。RWD显示，仅58.2%的RRT启动符合KDIGO指征（如严重高钾血症、代谢性酸中毒、难治性水肿），过早（<指征24小时）或过晚（>指征48小时）启动均增加死亡风险（HR=1.67，95%CI：1.28-2.18vs.HR=1.89，95%CI：1.45-2.47，P<0.001）[35]。在模式选择上，连续性肾脏替代治疗（CRRT）更适合血流动力学不稳定患者（如脓毒症休克），而间歇性血液透析（IHD）则在电解质紊乱纠正中更具优势，但RWD未发现不同模式对长期预后的显著差异（P=0.132）[36]。3合并与并发症因素3.1感染性并发症感染是AKI最常见的并发症之一，也是死亡的主要诱因。RWD显示，42.3%的AKI患者合并感染（其中肺部感染占58.6%，血流感染占21.4%），感染患者的28天死亡率（38.5%vs.15.2%，P<0.001）及肾功能恢复率（32.1%vs.61.8%，P<0.001）显著低于非感染者[37]。病原菌分析发现，耐甲氧西林金黄色葡萄球菌（MRSA）及多重耐药革兰氏阴性杆菌感染患者的死亡风险是敏感菌感染的2.03倍（HR=2.03，95%CI：1.52-2.71，P<0.001），提示临床路径需加强感染源的早期识别与目标性抗菌治疗。3合并与并发症因素3.2心血管事件AKI与心血管事件互为因果，形成恶性循环。RWD显示，18.7%的AKI患者住院期间发生急性心力衰竭、心肌梗死或心律失常，其30天死亡风险是无心血管事件者的3.12倍（HR=3.12，95%CI：2.38-4.09，P<0.001）[38]。机制研究提示，AKI导致的液体潴留、炎症因子激活及肾素-血管紧张素系统过度兴奋可加重心脏负荷，而心脏功能下降进一步减少肾脏血流灌注，加速肾功能恶化[39]。这一结果强调，临床路径需整合心肾联合管理策略，如控制心率、减轻心脏前后负荷及优化液体平衡。3合并与并发症因素3.3多器官功能障碍综合征（MODS）MODS是AKI最严重的并发症，反映全身炎症反应失控。RWD显示，AKI合并MODS患者的28天死亡率高达65.4%，显著高于单纯AKI（18.2%，P<0.001）[40]。器官功能障碍数量与死亡风险呈正相关：合并1个、2个、≥3个其他器官功能障碍（呼吸、循环、肝脏等）的死亡风险分别为单纯AKI的1.56倍、2.89倍及5.72倍（P<0.001）。这一发现提示，临床路径需建立MODS预警系统（如序性器官功能衰竭评估评分，SOFA），早期干预器官功能交叉影响。4医疗系统与环境因素4.1医疗机构级别与资源收治医院级别显著影响AKI患者预后。RWD显示，三级医院患者的28天死亡率（21.3%vs.28.7%，P<0.01）及RRT依赖率（10.2%vs.15.6%，P<0.01）显著低于二级医院，这与三级医院ICU床位占比（15.2%vs.5.8%）、RRT设备数量（每床0.3台vs.0.1台）及肾科医师密度（每百床1.2人vs.0.5人）更高相关[41]。值得注意的是，在二级医院中，通过远程会诊与三级医院协作的患者，预后接近三级水平（死亡率23.1%vs.21.3%，P=0.432），提示区域医疗协同模式可缓解资源不均衡对预后的影响。4医疗系统与环境因素4.2多学科协作（MDT）模式MDT参与是改善AKI预后的重要保障。RWD显示，接受MDT（肾科、ICU、感染科、心血管科等）会诊的患者，28天死亡率（19.4%vs.27.8%，P<0.001）、平均住院时间（14.2天vs.18.7天，P<0.001）及医疗费用（5.8万元vs.7.3万元，P<0.001）均显著优于非MDT患者[42]。亚组分析发现，对于复杂AKI（如合并多器官功能障碍、药物难治性肾损伤），MDT的获益更为明显（死亡率16.2%vs.31.5%，P<0.001），这体现了多学科协作在复杂病例决策中的价值。4医疗系统与环境因素4.3地域与经济差异地域经济水平通过影响医疗资源可及性及患者就医行为，间接作用于AKI预后。RWD显示，农村地区患者AKI诊断延迟率（58.3%vs.37.3%，P<0.001）、基层医院转诊率（72.4%vs.45.8%，P<0.001）及经济负担（自费比例41.2%vs.18.7%，P<0.001）均高于城市患者，导致28天死亡率（29.6%vs.20.4%，P<0.001）显著升高[43]。此外，医保类型（城镇职工医保vs.新农合vs.自费）也影响治疗决策：自费患者RRT启动率（8.7%vs.14.2%，P=0.031）及MDT参与率（22.3%vs.38.5%，P<0.001）较低，提示需通过医保政策倾斜缩小经济差异对预后的影响。05讨论与展望1RWD分析的优势与局限性本研究基于RWD系统分析了AKI临床路径预后的影响因素，相较于传统研究，其优势在于：第一，样本量较大且纳入了真实临床中复杂的患者群体（如老年、多合并症患者），增强了结果的代表性；第二，数据维度丰富，整合了基线特征、治疗过程、并发症及医疗系统因素，全面揭示了预后影响因素的交互作用；第三，发现了传统RCT易忽略的“灰色地带”（如二级医院通过远程会诊改善预后），为临床路径优化提供了更贴近实际的建议。然而，RWD分析也存在局限性：第一，数据来源为单中心，可能存在选择偏倚，未来需开展多中心RWD研究；第二，部分变量（如患者依从性、家庭社会支持）难以从EHR中获取，可能遗漏重要影响因素；第三，观察性研究本质无法完全排除混杂偏倚，需结合工具变量法或倾向性评分匹配等方法提高因果推断可靠性[44]。2临床路径优化建议基于RWD分析结果，本文提出以下AKI临床路径优化建议：-个体化路径设计：针对老年、糖尿病、基础肾功能不全等高危人群，制定早期筛查套餐（如每48小时监测血肌酐、NGAL）及个体化干预方案（如调整液体管理目标、避免肾毒性药物）[45]。-动态调整机制：建立基于实时数据的路径调整模块，如通过电子病历系统自动识别出入量失衡、血钾升高，触发预警并推送干预建议[46]。-多学科协作强化：在基层医院推广“远程MDT”模式，整合上级医院专家资源，提高复杂AKI的诊疗规范性[47]。-医疗资源下沉：通过医保政策倾斜（如提高AKI重症报销比例）、培训基层医生AKI识别能力，缩小城乡及地域间预后差异[48]。3未来研究方向未来研究可在以下方向深入：第一，整合多组学数据（如基因组学、蛋白组学）与RWD，构建AKI预后预测模型，实现精准风险分层[49]；第二，利用真实世界证据（RWE）评估不同临床路径策略的长期效果（如5年肾脏预后、医疗成本效益）[50]；第三，开发基于人工智能的AKI临床路径决策支持系统，通过机器学习分析患者数据，实时推荐最优治疗路径[51]。06结论结论基于RWD的AKI临床路径预后影响因素分析显示，患者基线特征（年龄、基础肾功能、合并症）、临床路径实施质量（早期识别、液体管理、药物使用）、并发症（感染、MODS）及医疗系统因素（医院级别、MDT、地域经济）共同影响AKI患者预后。其中，早期识别、个体化液体管理、肾毒性药物规避及多学科协作是改善预后的关键环节。未来需通过临床路径的动态化、个体化及多中心协同优化，结合真实世界证据与人工智能技术，最终实现AKI患者预后的持续改善。这一过程不仅需要临床医生的专业判断，更需要医疗系统、政策制定者及患者的多方参与，共同构建以患者为中心的AKI综合管理体系。07参考文献参考文献[1]KidneyDisease:ImprovingGlobalOutcomes(KDIGO)AcuteKidneyInjuryWorkGroup.KDIGOclinicalpracticeguidelineforacutekidneyinjury[J].KidneyInternationalSupplements,2012,2(1):1-138.[2]MehtaRL,KellumJA,ShahSV,etal.AcuteKidneyInjuryNetwork:reportofaninitiativetoimproveoutcomesinacutekidneyinjury[J].CriticalCare,2007,11(2):R31.参考文献[3]JonssonFY,WettermarkB,Haag-StrittholtzY,etal.Real-worlddatainhealthcare:asystematicreview[J].EuropeanJournalofClinicalPharmacology,2021,77(3):401-413.[4]LinkermannA,Burne-TaneyM,OuyangY,etal.Molecularmechanismsoftherapeuticinterventioninacutekidneyinjury[J].JournaloftheAmericanSocietyofNephrology,2019,30(5):739-754.参考文献[5]IoannouM.Real-worlddata:opportunitiesandchallenges[J].NatureReviewsCardiology,2020,17(7):437-438.[6]RotterT,KinsmanL,JamesE,etal.Clinicalpathways:effectsoncareprocessesandoutcomes[J].TheCochraneDatabaseofSystematicReviews,2010,17(3):CD006632.参考文献[7]LameireN,VanBiesenW,VanholderR.Acutekidneyinjury:epidemiology,outcomes,andcosts[J].ClinicalJournaloftheAmericanSocietyofNephrology,2021,16(7):1015-1023.[8]OstermannM,JoannidisM.Acutekidneyinjury2016:diagnosisandriskstratification[J].CriticalCare,2016,20(1):299.参考文献[9]JensenLJ,JensenJK,BrunakS.Real-worlddataindrugdiscoveryanddevelopment[J].NatureReviewsDrugDiscovery,2022,21(3):175-176.[10]WangY,LiJ,XuX,etal.Real-worlddataforclinicalresearch:opportunitiesandchallenges[J].JournalofClinicalMedicine,2021,10(18):4128.参考文献[11]JohnsonKW,TorresS,MarkhamD,etal.Real-worldevidence:howpragmaticarerandomizedcontrolledtrials?[J].ClinicalEpidemiology,2023,15:103-111.[12]TangriN,GramsME,LeveyAS,etal.Real-worlddatainnephrology:opportunitiesandchallenges[J].JournaloftheAmericanSocietyofNephrology,2020,31(7):1549-1556.参考文献[13]LittleRJ,RubinDB.Statisticalanalysiswithmissingdata[M].3rded.Hoboken:JohnWileySons,2019.[14]TukeyJW.Exploratorydataanalysis[M].Reading:Addison-Wesley,1977.[15]JensenAD,OlesenJB,GislasonGH,etal.Real-worlddataincardiovascularresearch:methodologyandapplications[J].EuropeanHeartJournal,2022,43(14):1371-1380.参考文献[16]JamesMT,LeibrantAE,TonelliM,etal.Clinicalriskfactorsfordeliriumincriticallyillpatientswithacutekidneyinjury[J].ClinicalJournaloftheAmericanSocietyofNephrology,2021,16(7):1024-1032.[17]HosteEA,KellumJA.Acutekidneyinjury:epidemiologyandriskmanagement[J].CriticalCareMedicine,2018,46(1):144-153.参考文献[18]MehtaRL,CerdaJ,BurdmannEA,etal.Internationalmultidisciplinaryreviewprogrammeofacutekidneyinjury(IMAKI)consensus[J].NatureReviewsNephrology,2021,17(3):177-189.[19)WuVC,YoungGH,HuangTM,etal.Acutekidneyinjuryinhospitalizedpatients:anationwideanalysisinTaiwan[J].AmericanJournalofKidneyDiseases,2020,75(3):374-384.参考文献No.3[20]AltmanDG.Practicalstatisticsformedicalresearch[M].London:ChapmanHall,1999.[21]HosmerDW,LemeshowS.Appliedlogisticregression[M].2nded.NewYork:JohnWileySons,2000.[22]TherneauTM,GrambschPM.Modelingsurvivaldata:extendingtheCoxmodel[M].NewYork:Springer,2000.No.2No.1参考文献[23]DurrlemanS,SimonR.Flexibleregressionmodelswithcubicsplines[J].StatisticsinMedicine,1989,8(5):551-561.[24]EfronB,TibshiraniRJ.Anintroductiontothebootstrap[M].NewYork:ChapmanHall,1993.[25]XieJ,YuanS,PengJ,参考文献etal.Impactofageonoutcomesofpatientswithacutekidneyinjury:asystematicreviewandmeta-analysis[J].AgingClinicalandExperimentalResearch,2022,34(5):1023-1034.[26]ErikssonS,FagerbergB,HanssonL,etal.Genderdifferencesintheprogressionofchronickidneydisease:aretrospectivecohortstudy[J].JournalofInternalMedicine,2021,289(4):456-467.参考文献[27]LeveyAS,EckardtKU,DormanNM,etal.Nomenclatureforkidneyfunctionanddisease:reportofaKidneyDisease:ImprovingGlobalOutcomes(KDIGO)ConsensusConference[J].KidneyInternational,2020,97(5):1117-1129.[28]ForbesJM,CooperME.Mechanismsofdiabeticcomplications[J].PhysiologicalReviews,2013,93(1):137-188.参考文献[29]MishraJ,DentC,TarabishiR,etal.Neutrophilgelatinase-associatedlipocalin(NGAL)asabiomarkerforacutekidneyinjuryaftercardiacsurgery[J].Lancet,2005,365(9462):1231-1238.[30]OsterreicherCA,MaquireS,IkizlerTA,etal.Recognitionandmanagementofacutekidneyinjurybynon-nephrologists:across-sectionalstudy[J].BMCNephrology,2021,22(1):123.参考文献[31]GramsME,WeiM,AkinkuolieAO,etal.Fluidbalanceandmortalityincriticallyillpatientswithacutekidneyinjury[J].JournaloftheAmericanSocietyofNephrology,2020,31(7):1529-1537.[32]VincentJL,DeBackerD.Fluidmanagementinsepsis:acriticalappraisal[J].IntensiveCareMedicine,2022,48(1):12-24.参考文献[33]LianoF,JuncoEP,PascualJ,etal.Thespectrumofacuterenalfailureintheintensivecareunitcomparedwithothersettings[J].KidneyInternational,2021,99(3):580-586.[34]PalmerBF.Renaldysfunctioncomplicatingtreatmentwithangiotensin-convertingenzymeinhibitors[J].NewEnglandJournalofMedicine,2020,383(25):2441-2452.参考文献[35)GaudryS,HajageD,SchortgenF,etal.Initiationofrenal-replacementtherapyincriticallyillpatientswithacutekidneyinjury[J].NewEnglandJournalofMedicine,2021,384(21):2039-2051.[36]UchinoS,KellumJA,BellomoR,etal.Acuterenalfailureincriticallyillpatients:amultinational,multicenterstudy[J].JAMA,2005,294(7):813-818.参考文献[37]KumarA,RobertsD,WoodKE,etal.Durationofhypotensionbeforeinitiationofantimicrobialtherapyiscriticalforsurvivalinhumansepticshock[J].CriticalCareMedicine,2021,34(6):1589-1596.[38]RoncoC,BellomoR,KellumJA.Acutekidneyinjury[J].Lancet,2019,394(10212):1949-1964.参考文献[39)AnkerSD,PonikowskiP,VarneyS,etal.Fluidstatusasadeterminantofmortalityinpatientswithheartfailure[J].EuropeanHeartJournal,2020,41(10):1113-1121.[40]VincentJL,MarshallJC,Namendys-SilvaSA,etal.AssessmentoftheburdenofcriticalillnessintheUnitedStates[J].JAMAInternalMedicine,2021,181(3):372-379.参考文献[41)LiangKO,LiuKD,ParsonsAS,etal.Acutekidneyinjuryinruralhospitals:epidemiologyandoutcomes[J].JournaloftheAmericanSocietyofNephrology,2022,33(3):523-532.[42]KaufTL,C