BACKGROUND Mortality rates associated with acute kidney injury (AKI) vary among critically ill patients. Outcomes are often not corrected for severity or duration of AKI. Our objective was to analyse whether a new variable, AKI burden, would outperform 1) presence of AKI, 2) highest AKI stage, or 3) AKI duration in predicting 90-day mortality. METHODS Kidney Diseases: Improving Global Outcomes (KDIGO) criteria using creatinine, urine output and renal replacement therapy were used to diagnose AKI. AKI burden was defined as AKI stage multiplied with the number of days that each stage was present (maximum five), divided by the maximum possible score yielding a proportion. The AKI burden as a predictor of 90-day mortality was assessed in two independent cohorts (Finnish Acute Kidney Injury, FINNAKI and Simple Intensive Care Studies I, SICS-I) by comparing four multivariate logistic regression models that respectively incorporated either the presence of AKI, the highest AKI stage, the duration of AKI, or the AKI burden. RESULTS In the FINNAKI cohort 1096 of 2809 patients (39%) had AKI and 90-day mortality of the cohort was 23%. Median AKI burden was 0.17 (IQR 0.07-0.50), 1.0 being the maximum. The model including AKI burden (area under the receiver operator curve (AUROC) 0.78, 0.76-0.80) outperformed the models using AKI presence (AUROC 0.77, 0.75-0.79, p = 0.026) or AKI severity (AUROC 0.77, 0.75-0.79, p = 0.012), but not AKI duration (AUROC 0.77, 0.75-0.79, p = 0.06). In the SICS-I, 603 of 1075 patients (56%) had AKI and 90-day mortality was 28%. Median AKI burden was 0.19 (IQR 0.08-0.46). The model using AKI burden performed better (AUROC 0.77, 0.74-0.80) than the models using AKI presence (AUROC 0.75, 0.71-0.78, p = 0.001), AKI severity (AUROC 0.76, 0.72-0.79. p = 0.008) or AKI duration (AUROC 0.76, 0.73-0.79, p = 0.009). CONCLUSION AKI burden, which appreciates both severity and duration of AKI, was superior to using only presence or the highest stage of AKI in predicting 90-day mortality. Using AKI burden or other more granular methods may be helpful in future epidemiological studies of AKI.

中文翻译：

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重症患者急性肾损伤的负担和 90 天死亡率。


背景危重患者与急性肾损伤（AKI）相关的死亡率各不相同。结果通常不会根据 AKI 的严重程度或持续时间进行校正。我们的目标是分析新变量 AKI 负担在预测 90 天死亡率方面是否优于 1) AKI 的存在、2) AKI 最高阶段或 3) AKI 持续时间。方法 肾脏疾病：使用肌酐、尿量和肾脏替代疗法的改善全球结局 (KDIGO) 标准来诊断 AKI。 AKI 负担定义为 AKI 阶段乘以每个阶段出现的天数（最多五天），再除以最大可能得分，得出一个比例。通过比较四个多变量逻辑回归模型（分别纳入 AKI 的存在），在两个独立队列（芬兰急性肾损伤、FINNAKI 和简单重症监护研究 I、SICS-I）中评估 AKI 负担作为 90 天死亡率的预测因子、最高 AKI 阶段、AKI 持续时间或 AKI 负担。结果 在 FINNAKI 队列中，2809 名患者中有 1096 名 (39%) 患有 AKI，该队列的 90 天死亡率为 23%。 AKI 负担中位数为 0.17（IQR 0.07-0.50），最大值为 1.0。包括 AKI 负担（受试者工作曲线下面积 (AUROC) 0.78、0.76-0.80）的模型优于使用 AKI 存在（AUROC 0.77、0.75-0.79，p = 0.026）或 AKI 严重程度（AUROC 0.77、0.75-0.79、 p = 0.012），但不是 AKI 持续时间（AUROC 0.77、0.75-0.79、p = 0.06）。在 SICS-I 中，1075 名患者中有 603 名 (56%) 患有 AKI，90 天死亡率为 28%。 AKI 负担中位数为 0.19 (IQR 0.08-0.46)。使用 AKI 负担的模型（AUROC 0.77、0.74-0.80）比使用 AKI 存在的模型（AUROC 0.75、0.71-0.78，p = 0.001）、AKI 严重程度（AUROC 0.76、0.72-0.79。p = 0）表现更好。008) 或 AKI 持续时间 (AUROC 0.76, 0.73-0.79, p = 0.009)。结论 AKI 负担评估了 AKI 的严重程度和持续时间，在预测 90 天死亡率方面优于仅使用 AKI 的存在或最高阶段。使用 AKI 负荷或其他更精细的方法可能有助于未来 AKI 的流行病学研究。