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這項研究針對接受維持性血液透析的COVID-19患者,因為他們面臨高風險。研究在上海第六人民醫院進行,對確診患者進行回顧性分析,並將其分為訓練組和驗證組。研究團隊利用人工智慧分析胸部CT及臨床數據,找出關鍵預後因素,如年齡、糖尿病等。最終開發出一個預測工具,能有效預測患者在14天和28天後的結果,對臨床醫生管理這類患者的COVID-19有幫助。 PubMed DOI


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研究目的是找出最適合的入院日參數,以預測COVID-19患者的死亡率,同時比較肺部和腎臟參數。分析了2020年9至12月的入院患者資料,包括化驗結果、合併症情況、X光檢查和SpO2數值。由放射科醫師評估X光顯示的肺炎嚴重程度,並根據腎損傷和腎病分類患者。發現死亡患者的X光和腎功能較差。腎臟參數對死亡率的預測效果較好,而結合兩者能提高預測準確度。研究結論是在不同醫療環境下,腎臟參數比肺部參數更能準確預測,而結合兩者效果最佳。 PubMed DOI

研究探討奧密克戎變異株對血液透析患者的COVID-19影響。多數患者呈陽性反應,症狀和結果各異。發燒和呼吸問題常見,有些患者持續症狀。感染者體重減輕、白蛋白水平較低。年齡、合併症、炎症標誌影響疾病嚴重度和結果。研究強調COVID-19對血液透析患者的影響及影響預後因素。 PubMed DOI

研究發現,在疫苗接種前,接受血液透析的COVID-19患者死亡率較低。患有慢性腎臟疾病且接受透析的患者存活率較好,症狀較輕。即使考慮其他因素,透析患者的存活結果仍較佳。總結來說,這項研究顯示接受透析的患者存活率明顯較高。 PubMed DOI

研究發現接受維持性血液透析的COVID-19患者,年紀大、LDH和CRP升高與危重症風險增加有關。年紀大、PCT和LDH增加與住院死亡風險增加有關。年齡、CRP、PCT和LDH可預測患者的負面結果。 PubMed DOI

研究指出血管生物標記如VCAM-1和Ang-2/Ang-1比值可預測重症COVID-19患者需血液透析的情況,並與死亡風險相關。這些標記有助於評估患者預後,提供更精準的治療。VCAM-1和Ang-2/Ang-1比值在調整模型中與透析需求相關,對預測患者需求透析具有效性。 PubMed DOI

研究發現70歲以上開始血液透析的老年患者死亡率高,建立風險評分模型可預測死亡率,尤其對80歲以上患者有效。透析適合70-80歲患者,風險評分可預測80歲以上患者死亡率。 PubMed DOI

研究發現CKD患者接受透析後,尤其是血液透析者,患COVID-19後更容易住院及死亡。CKD第4階段患者次之。合併症和某些藥物也會增加患者罹患嚴重COVID-19的風險。總結來說,CKD階段惡化和合併症是該族群中嚴重COVID-19的獨立風險因素。 PubMed DOI

這項研究利用兩家醫院數據開發預測模型,可預測透析患者全因死亡率。模型識別了9個關鍵因素,包括年齡、BMI、疾病史等,表現良好。該模型提供臨床評估透析患者死亡風險的價值。 PubMed DOI

研究針對末期腎臟疾病(ESKD)患者的冠狀動脈鈣化情況進行調查,使用Agatston冠狀動脈鈣化分數(CACS)評估鈣化嚴重程度。研究開發了一個預測模型,可估計ESKD患者嚴重鈣化的風險。結果顯示年齡、洗腎歷程、藥物治療和血液檢驗結果等因素是影響ESKD患者鈣化風險的重要因素。左前降支冠狀動脈鈣化比例最高。這個模型有助於評估ESKD患者的鈣化風險,特別是無法進行冠狀動脈CT掃描的患者。 PubMed DOI

研究發現ESKD患者中,腎移植者最容易感染COVID-19,而血液透析者住院率和死亡率最高。年紀、治療時間、居住環境及合併症都影響住院情況。了解這些風險可幫助保護這些弱勢族群,應對未來疫情。 PubMed DOI