腎臟 相關三個月內文章 / 第 76 頁
可選擇其它分類: 一週新進文章 LLM 一般醫學 SGLT2i GLP1

這份報告探討了一位年輕女性患者,她對免疫抑制治療無反應,出現腎病綜合症和蛋白尿,並伴隨先天性卵巢功能不全。腎臟病理檢查顯示局灶性節段性腎小管硬化,外顯子測序發現NUP160基因有兩個複合型突變,與四個家族的先天性腎病有關。研究排除了其他可能的基因變異,顯示NUP160突變在腎病和卵巢功能不全中的重要性,增進了對核孔複合體在泌尿生殖系統功能的理解。 相關文章 PubMed DOI

這項研究探討靜息心率與近期缺血性中風患者腎功能下降的關聯。分析了9,366名患者的數據,結果顯示心率越高,腎小管過濾率(eGFR)年下降幅度越大。心率≥90 bpm的患者年下降幅度為3.90 mL/min/1.73 m²,而心率<60 bpm則為2.12 mL/min/1.73 m²。高心率也與不良腎臟結果風險增加相關,特別是在無心房顫動的患者中更為明顯。研究強調監測心率對缺血性中風患者的重要性,建議進一步探討不同族群的情況。 相關文章 PubMed DOI

這項研究評估了dapagliflozin(SGLT2抑制劑)在慢性腎病(CKD)患者中的效果,共有1,724名患者參與,平均年齡67.4歲,72.8%為男性,59.9%有糖尿病。治療約4個月後,體重、腎小球過濾率(eGFR)和血壓顯著下降,尿白蛋白排泄量減少25.1%。48.3%的患者尿白蛋白排泄量減少≥30%。年齡較大、女性及使用特定藥物的患者減少效果更明顯。停藥的不良事件發生率為2%,主要是急性腎損傷和尿路感染。總體來看,dapagliflozin在CKD患者中效果良好且安全。 相關文章 PubMed DOI

這項研究旨在找出與兒童尿路感染及尿路擴張相關的高級別膀胱輸尿管逆流(VUR)因素,並開發預測模型以減少侵入性檢查的需求。研究分析了1,044名患者的資料,發現8.2%有重度逆流,主要風險因素包括:2歲以下、男性、非大腸桿菌病原體、UTD-P3擴張及腎臟瘢痕。研究團隊建立的評分系統準確率高達93.4%,能有效識別重度逆流,並減少94%患者接受不必要檢查的情況。 相關文章 PubMed DOI

這項研究比較了在泰國接受持續性行動腹膜透析(CAPD)和自動腹膜透析(APD)的五期慢性腎病(CKD)兒童的健康相關生活品質(HRQoL)。研究對60名兒童進行了隨機對照試驗,使用EQ-5D和PedsQL評估HRQoL。結果顯示,兩組在基線、16週和48週的HRQoL分數無顯著差異。雖然APD組在學校和社交領域有些改善,但未達統計顯著性。總結來說,APD對五期CKD兒童的HRQoL並無顯著優於CAPD,建議進一步研究以深入了解其影響。 相關文章 PubMed DOI

這項研究探討術前瘦素水平與急性A型主動脈剝離手術後急性腎損傷的關聯。研究在福建心臟醫學中心進行,納入159名患者,AKI發生率為33.96%。結果顯示,發展為AKI的患者瘦素水平顯著較高,且升高的瘦素是AKI的獨立風險因素,具有強烈的統計顯著性。ROC分析顯示瘦素水平能有效預測AKI,曲線下面積為0.71。瘦素水平高於3.62 ng/mL的患者,發展為AKI的風險是低瘦素患者的3.87倍,顯示瘦素可能成為AAAD患者AKI的早期生物標記。 相關文章 PubMed DOI

這項研究評估了將遠端軟體監控系統(Vasc-Alert)整合進維持性血液透析病人的護理中,以監測動靜脈通路的有效性。研究持續12個月,分為使用Vasc-Alert的單位和提供標準護理的單位。結果顯示,使用Vasc-Alert的單位在預防性修正和血栓事件的檢測上表現較佳,且主要通暢率和無併發症的天數也顯著優於標準護理組。研究結論認為,Vasc-Alert能有效提升高風險通路的早期檢測,但需加強介入放射學能力以確保及時介入。 相關文章 PubMed DOI

這項研究調查了陽性抗核糖核蛋白(anti-RNP)抗體的狼瘡性腎炎患者的臨床特徵及長期預後,分析了485名患者的數據。結果顯示,37.9%的患者抗RNP抗體陽性。主要發現包括:這些患者皮膚症狀較多,但腎臟損傷較輕,且腎功能較好。經過約170個月的隨訪,兩組在腎臟或生存率上無顯著差異。研究結論指出,抗RNP陽性雖與輕微腎損傷及皮膚症狀相關,但不代表腎臟預後較佳。 相關文章 PubMed DOI

肝肺症候群(HPS)是與慢性肝病相關的嚴重併發症,唯一有效的治療方式是肝臟移植。雖然不常見,但某些腎臟疾病的兒童,如常染色體隱性多囊腎病(ARPKD),也可能同時有慢性肝病,增加發展HPS的風險。這篇報告探討了一名ARPKD兒童的案例,他出現持續低氧血症並被診斷為HPS,最終成功接受肝臟移植。建議腎臟科醫生定期使用脈搏血氧儀篩檢這類患者。 相關文章 PubMed DOI

這篇評論指出,腎臟活檢的處理方法不一致,影響了組織學解讀和器官分配決策。隨著人工智慧(AI)在數位病理學的應用,這為解決這些問題提供了機會,特別是在器官短缺的情況下。活檢技術、處理方式和病理學家的專業知識差異,妨礙了研究的比較和重現性。雖然AI工具在標準化評估上有潛力,但因缺乏與移植後結果的驗證,臨床應用仍有限。未來研究應聚焦於大型數據集和嚴謹驗證的縱向研究,以確立AI工具的臨床效用。 相關文章 PubMed DOI