慢性腎臟疾病常見且嚴重，腎臟科醫師在治療中至關重要，特別要關注高風險患者。預測模型可幫助辨識高風險患者，若能有效運用在臨床上，對患者護理很有幫助。早期發現CKD很重要，預測模型可指導護理。對於進展期CKD，風險評估工具可協助決策。透析後結果模型可支援共同決策。為了廣泛應用，這些工具應適用不同醫療環境，並易整合現有工作流程。 PubMed DOI

管理慢性腎臟疾病（CKD）時，使用風險預測對於做出及時決策至關重要。各種預後模型已開發用於評估CKD患者腎功能衰竭風險，但仍有改進空間。準確的預後可帶來重大臨床和心理益處，並有機會預防腎功能衰竭及減緩CKD風險。 PubMed DOI

研究探討CKD第一期風險因素，有助臨床決策。分析300名患者，發現高血壓、糖尿病和尿白蛋白是疾病進展關鍵。預測模型表現良好，可協助制定個人化治療方案。 PubMed DOI

預後模型可幫助腎臟病患者護理，但臨床應用仍有限。研究發現大多集中在死亡率、病情進展和移植存活。未來研究應重視患者報告結果、方法嚴謹性、完整報告、外部驗證、更新和影響評估，以提升護理品質。 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

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

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

本研究建立並驗證了一個網路預測圖，旨在預測接受健康檢查者在四年內發展為慢性腎臟病（CKD）的風險。研究涵蓋兩個健康檢查中心，共9667名參與者，分析了十六個預測因子。結果顯示，年齡、糖尿病病史、收縮壓等是關鍵因子。預測圖在訓練和驗證隊列中均顯示出良好的區分能力，AUC值分別為0.8806、0.8506和0.9183。此外，還開發了網路計算器，方便醫療提供者在臨床上評估CKD風險。 PubMed DOI

慢性腎臟病（CKD）常被忽視，但全球對於減緩其進展的需求迫切。IMPACT CKD微模擬模型研究了CKD的進展，考量臨床事件及合併症影響，並利用腎小管過濾率（eGFR）和尿白蛋白水平評估病情。模型預測到2032年CKD患者將增加7.7%，特別是晚期CKD及透析、移植患者。這將導致水資源使用增加75%、化石燃料耗竭及二氧化碳排放上升，預估成本達19.5億英鎊。這些結果有助於評估健康政策及治療策略。 PubMed DOI