英國去世捐贈者腎臟移植結果預測工具（UK-DTOP）運用先進的人工智慧，分析了2008至2022年間的29,713例移植數據，評估三種機器學習模型。結果顯示，XGBoost模型表現最佳，協調指數達0.74，遠超傳統的腎臟捐贈者風險指數（KDRI）0.57，顯示出更高的預測準確性。該工具不僅提升了移植前的決策質量，還可能對全球的器官移植實踐帶來正面影響。 PubMed DOI

這項研究分析了2007年至2017年間1489例腎臟移植的結果，探討同側腎臟再移植、初次移植及對側再移植的情況。雖然同側再移植的重大併發症需要手術修正的比例較高，但與對側再移植相比並無顯著差異。同側再移植在第一年內的移植物喪失率也高於初次移植，但與對側再移植相比同樣沒有顯著差異。最終結論認為，同側腎臟再移植是一個可行的選擇，且不會影響結果。 PubMed DOI

這項研究探討圍手術期管理對兒童活體捐贈腎臟移植早期功能的影響，分析了2009至2021年間在澳洲新南威爾士州的39名患者數據。結果顯示，患者中位年齡為6歲，移植前的腎小管過濾率為7 mL/min/1.73 m²。儘管在手術後的液體和血流動力學管理達標，研究發現這些因素與移植後第一個月的腎功能（以eGFR衡量）並無顯著關聯，顯示圍手術期管理雖重要，但不一定直接影響早期移植物結果。 PubMed DOI

這項研究旨在利用人工智慧（AI）演算法來改善活體腎移植的結果預測。深度Cox混合模型在預測以死亡為終點的移植腎存活率方面表現最佳，相較於現有模型如活體腎捐贈者檔案指數（LKDPI）。這個AI模型可以增進在活體捐贈者選擇上的決策，並有潛力改善配對交換計畫的結果。 PubMed DOI

腎移植手術和治療進步提高了短期存活率。研究顯示，1995-2014年澳紐腎移植數據改善了長期結果，5年和10年的移植失敗率下降，中長期存活率提高。排斥反應、血管原因、死亡和腎小球疾病導致的失敗也減少。 PubMed DOI

全球缺乏供移植使用的死亡捐贈腎臟，導致許多病人在等待名單上等待時死亡。在美國，許多回收的腎臟根據病理學家有限經驗的活檢結果被棄置。《腎臟國際期刊》最近的一項研究顯示，使用人工智慧來評估這些活檢可以提高與移植腎臟存活的相關性，並有可能將器官棄置率降低25%至30%。 PubMed DOI

研究比較了ABOi-LDKT和DDKT的結果，發現ABOi-LDKT在患者存活率上表現較佳，尤其是低濃度組。高濃度組則無顯著好處。ABOi-LDKT的移植物存活率與ABO相容DDKT相似。結果顯示，在等待腎移植時間長的國家，ABOi-LDKT可能是更好的選擇。 PubMed DOI

一家移植中心實施了基於免疫因素的腎移植誘導治療風險分層算法，根據風險水平分為低、中、高風險組。不同風險組接受不同誘導治療，結果顯示拒絕率和存活率無顯著差異，但腎功能和感染率有所不同。使用阿仑单抗的患者真菌感染風險較高。這個個性化治療方案值得進一步研究。 PubMed DOI

腎臟移植比透析對健康狀況較好的病人更有利，可提升存活率和生活品質。然而，許多中等收入國家未提供足夠的腎臟移植服務，雖然末期腎臟疾病在這些地區較為常見。本文探討了墨西哥、印度、尼日利亞、迦納和津巴布韋等國家腎臟移植服務的不平等情況，以及非洲兒童接受腎臟移植所面臨的挑戰。 PubMed DOI

這項研究分析了兩種誘導劑，basiliximab (BSX) 和 antithymocyte globulin (ATG)，在已故捐贈者腎臟移植中的效果與安全性。共研究了724名受者，重點在捐贈者年齡、急性腎損傷和腎臟捐贈者檔案指數。結果顯示，兩種誘導劑在延遲移植物功能、急性排斥反應、感染率及存活率上無顯著差異。BSX 在臨床結果上可與 ATG 相媲美，特別是在捐贈者條件較差的情況下。選擇誘導劑時仍需考量捐贈者與受者的狀況及風險。 PubMed DOI

腎臟自體移植手術成功率高，適用於複雜的腎臟疾病，如腎血管疾病、尿管問題和某些癌症。可避免長期透析，對腰痛血尿綜合症等病例特別有效。少數情況下，也可治療難治性結石。機器輔助腹腔鏡技術有潛力，但仍需更多研究。多學科團隊合作對患者護理至關重要。在經驗豐富的醫師指導下，腎臟自體移植對於具有挑戰性腎臟疾病的患者是可行的選擇。 PubMed DOI