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這項研究評估了接受腹膜透析(PD)患者的心血管事件(CVE)風險,並探討血清碳酸氫根的影響。研究對象為187名PD患者,使用LASSO回歸和多變量Cox回歸建立預測模型。 主要發現顯示,左心室肥厚和CVE病史是新發CVE的風險因素,而血清白蛋白和碳酸氫根則是保護因素。每增加1單位的血清白蛋白和碳酸氫根,CVE風險分別降低7.6%和18.3%。模型的C統計量為0.806,顯示良好預測能力。 研究建議此模型可協助醫療提供者評估PD患者的CVE風險,但需進一步驗證其臨床適用性。 PubMed DOI


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研究發現洗腎液中碳酸氫鹽濃度對血液透析患者的影響。結果顯示濃度較高的患者死亡率較高,存活時間較短。建議維持濃度在31-32 mmol/L可能有助於患者。 PubMed DOI

已開發並驗證了一個預測模型,用於評估接受維持性血液透析(MHD)治療的患者發生全因死亡或心臟衰竭住院的風險。該模型包括年齡、白蛋白水平、病史、藥物治療和心臟參數等因素。它顯示出良好的準確性和校準性,有助於識別高風險患者,進行有針對性的干預和追蹤。 PubMed DOI

研究分析了維持性腹膜透析(MPD)患者心臟瓣膜鈣化(CVC)的風險因素,並建立了預測模型。研究包括1,035名MPD患者,結果顯示高齡、女性、高血壓、高鈣磷乘積、高共病指數和長期透析是導致CVC的獨立風險因素。他們成功建立了一個預測CVC的模型。 PubMed DOI

代謝性酸中毒可能會加劇慢性腎臟疾病(CKD)演變成腎功能衰竭。碳酸氫鈉對腎臟結果的臨床試驗常不足或品質差。觀察性研究通常只在單一時間點測量碳酸氫鈉。研究人員使用組別軌跡模型(GBTM)分析528名CKD患者的重複靜脈碳酸氫鈉水平。他們發現四個碳酸氫鈉軌跡,高軌跡患者不良腎臟事件風險降低63%。建議碳酸氫鈉補充可能對CKD患者有益,但需要更多高品質的隨機試驗來確認。 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

研究利用機器學習預測腹膜透析患者風險,發現隨機森林和XGBoost是最佳模型。腎臟疾病、血壓、年齡與心臟衰竭相關,年齡、膽固醇、腎功能與死亡風險相關。機器學習優於Cox回歸,可提供臨床參考。 PubMed DOI

這項研究觀察了接受持續腹膜透析(CAPD)的患者,以確定心腦血管事件的風險因素,並與血清鎂水平的相關性。他們發現低血清鎂水平與這些事件的風險增加有關,而高水平則與更好的存活率相關。低血清鎂被確認為CAPD患者心腦血管事件的預測因子。 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

這項研究探討可溶性腫瘤抑制因子-2 (sST2) 在預測開始腹膜透析 (PD) 患者心血管事件中的角色。研究中137名新診斷的PD患者在導管植入前測量sST2水平,隨後進行了平均17.3個月的隨訪。結果顯示,35.76%的患者經歷心血管事件,sST2水平較高的患者風險顯著增加,且sST2作為連續變數仍具預後意義。總結來說,基線血清sST2是新診斷PD患者心血管風險的獨立預測因子,並能提高預測準確性。 PubMed DOI

這項研究針對無法使用抗凝劑的血液透析(HD)患者,建立並驗證了一個凝血風險預測模型。研究分析了164名患者在2022年1月至2023年6月的299次HD數據,找出凝血的風險因素。結果顯示,無抗凝劑HD的凝血發生率為35.1%,主要風險因素包括血小板、紅血球比容、透析液類型及年齡。預測模型的AUC為0.76,顯示出良好的臨床效用,能幫助評估這些患者的凝血風險。 PubMed DOI