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。 PubMed DOI

心臟手術後急性腎損傷（CSA-AKI）在小孩中常見，發生率高達15%至64%。本研究分析570名0至7歲的患者，發現36.1%發展為CSA-AKI，分為風險、損傷和衰竭三個階段。主要風險因素包括男性、較高的RACHS-1分級、長CPB時間及高峰值血管活性指數。雖然平均動脈壓變化超過30%與CSA-AKI有關，但多變量分析未顯示顯著關聯。結果顯示BPV可能是CSA-AKI的潛在風險因素，需進一步研究確認。 PubMed DOI

慢性腎病（CKD）對於後尿道瓣（PUV）的兒童影響深遠，約有40%的病例受到影響。研究開發了一個名為PURK的風險評分工具，旨在根據臨床數據預測CKD的進展。這項研究納入283名PUV兒童，並隨訪至少一年。關鍵預測因子包括基線肌酸酐超過150 µmol/L、高度膀胱輸尿管逆流、生長不良及腎發育不良。PURK分數在預測準確性上表現優異，能有效提升病患照護及家庭諮詢，並促進醫療研究的比較。 PubMed DOI

急性腎損傷（AKI）在住院兒童中常見，因此開發可靠的預測模型來評估AKI後的結果非常重要。本研究分析了來自中國兩家兒童醫院的8,205名AKI住院兒童，主要評估住院死亡率及28天內需透析的情況。研究使用遺傳算法選擇特徵，並採用隨機森林模型進行預測，結果顯示該模型在預測住院死亡率的AUROC達0.854，透析需求的AUROC更高達0.889，且表現優於傳統的兒童重症疾病評分，顯示出良好的臨床應用潛力。 PubMed DOI

這項研究檢驗了一個荷蘭的兒童腎臟移植預測模型，並評估其在德國和法國的適用性。分析了3,266例移植，結果顯示荷蘭模型在原始背景下表現良好，但在其他國家的表現顯著下降。研究者還創建了國際預測模型，但效果不佳。相對而言，針對各國調整的荷蘭模型表現較好，顯示出不同國家的臨床實踐差異。因此，建議使用國家特定模型來優化兒童腎臟移植的捐贈者選擇。 PubMed DOI

這項研究用15項加護病房常見的數據，開發出一個能預測重症病人7天內發生不同程度急性腎損傷（AKI）風險的模型。分析976位病患資料，模型準確度不錯（AUC 0.76），也有臨床實用性，有助於及早找出高風險病人，提升治療效果。 PubMed DOI

研究團隊把原本用來預測手術後急性腎損傷的SPARK模型，擴充到能預測重大非心臟手術後長期腎臟不良結局。加入PO-AKI分期和惡性腫瘤病史後，模型準確度大幅提升，C-index最高達0.88。現在已有線上工具，方便醫師評估病人長期腎臟風險。 PubMed DOI

這項研究開發了一套預測工具，能評估老年ICU病人發生急性腎損傷（AKI）的風險。模型以15個臨床因素建立，準確度高（AUC約0.81）；簡化版只用5個關鍵因素，表現也不錯（AUC約0.78）。兩者都實用且準確，有助臨床醫師及早辨識高風險病人。 PubMed DOI

這項研究開發了一套新模型，把臨床資料轉成文字，再結合數值資訊，利用大型語言模型來預測心肺繞道手術前發生急性腎損傷的風險，準確率高達AUC 0.92。研究也找出哪些術前和術中措施有助預防AKI，能幫助醫師更早預測並預防相關風險。 PubMed DOI

這項研究用重症醫療資料庫，針對加護病房的肺栓塞患者，開發並驗證了一個預測急性腎損傷（AKI）風險的工具。研究找出六個獨立風險因子，建立的預測圖比SAPS II評分更準確，且已經過內外部驗證，未來有機會幫助臨床醫師及早發現高風險患者，及時預防AKI。 PubMed DOI