研究發現KFRE在CKD-EPI 2021 eGFR下仍準確，但在特定情況下可能低估或高估風險。新模型結合樣條項和考慮死亡風險，改善了某些亞組的預測，但整體表現未有明顯提升。總結來說，KFRE在CKD-EPI 2021方程式下表現穩定，額外變數未顯著提升預測能力。 PubMed DOI

慢性腎臟疾病在美國約有14%的成年人受影響。研究分析超過2,700萬人的數據，發現低估計的腎小球過濾率（eGFR）和蛋白尿會增加腎臟問題、死亡率、心血管疾病、急性腎損傷、住院和其他風險。即使eGFR輕微下降，也會增加住院風險。腎臟功能下降和蛋白尿對各族群都有負面影響。 PubMed DOI

研究發現全球2型糖尿病患者中慢性腎臟疾病（CKD）的患病率為27%，並指出年紀、肥胖、高血壓、抽菸、心臟病和糖尿病時間等因素與CKD有關。某些藥物可幫助減緩CKD進展。建議提高意識、早期藥物治療，以降低2型糖尿病患者罹患CKD的風險。 PubMed DOI

在改善腎臟護理方面，早期識別患有逐漸進展性慢性腎臟疾病（CKD）風險的患者至關重要。這篇評論討論了四個新開發的模型：其中兩個預測新發疾病的風險，另外兩個則在疾病過程的早期預測進展。這些模型使用超出估計腎小球過濾率的數據，以提高準確性和個性化。一些模型按糖尿病狀況進行分層，而其他模型則面向患者或使用機器學習。外部驗證顯示高判別力和校準性，使其適合於臨床應用。在初級護理設置中實施這些模型可以通過預防和減緩進展來減輕CKD的疾病負擔、成本和環境影響。 PubMed DOI

研究目的是證實一個針對非糖尿病患者慢性腎臟疾病（CKD）的預測方程式，並利用本地多族群高血壓非糖尿病患者資料開發新模型。研究結果顯示，修改後的Nelson方程式和本地衍生模型在預測CKD風險方面表現出很高的準確度。這些模型有助於在基層醫療中識別高風險個人，進行早期干預。 PubMed DOI

慢性腎臟疾病（CKD）在全球影響超過八億人，早期檢測至關重要。Klinrisk模型利用常見的實驗室數據來預測CKD的進展。在一項對患有CKD和2型糖尿病的患者驗證此模型的研究中，它準確地預測了2年和4年的結果。該模型可以幫助識別高風險患者，以進行早期干預。 PubMed DOI

機器學習新模型能準確預測CKD患者未來6-12個月可能發展為腎衰竭，並在加拿大安大略省驗證成功。應用此模型可降低非計畫性透析率，改善CKD到腎衰竭的過渡。需進一步研究有效運用此模型。 PubMed DOI

根據國際腎臟學會的調查，只有少數國家有設立慢性腎臟病（CKD）登記和檢測計畫。各國的檢測方式不同，有些是被動的，有些則積極尋找高風險族群。在一些低收入和中低收入國家，缺乏eGFR和UACR等診斷工具，可能影響CKD的早期發現。需要努力解決這些差異，改善全球CKD的預防和管理策略。 PubMed DOI

慢性腎臟病（CKD）正成為全球健康的重大挑戰，因為其發病率持續上升，並可能導致腎衰竭和心血管疾病等併發症。CKD常在晚期才被發現，因此早期篩檢對於預防腎功能惡化及降低心血管風險至關重要。本文回顧了CKD的診斷測試進展，強調針對高風險個體進行白蛋白尿篩檢的重要性。雖然有指導方針建議篩檢，但實際遵循率不高。近期研究顯示全人群篩檢具有效性和成本效益，未來需提升醫療系統對篩檢的認識。 PubMed DOI

這項研究針對老年人新發慢性腎病（CKD）建立了一個簡單的風險預測模型，因為腎功能惡化對這群人來說是一大健康問題。研究包含5,416名65歲以上的參與者，透過多變量Cox回歸分析找出主要預測因子，如年齡、性別、糖尿病等。模型表現良好，兩年、三年和四年的一致性指數分別為0.802，AUC值也相當高。這個模型能有效識別CKD風險，幫助基層醫療進行及時干預。 PubMed DOI