慢性腎病（CKD）的風險分層越來越被重視，成為提升治療和預防的重要工具。這篇綜述探討機器學習（ML）在臨床風險分層中的應用，主要方法包括基因組學和電子健康紀錄（EHR）。四種主要的風險分層方法為：基因組學透過多基因風險分數評估風險；多組學整合生物標記數據；監督式機器學習利用EHR數據進行預測；非監督式機器學習則將患者分群以制定個別護理方案。這些工具有助於提升CKD的風險分層能力，促進更個性化的管理策略。 PubMed DOI

慢性腎臟疾病（CKD）及其併發症，如心血管問題，對健康影響嚴重。現今有新療法、檢測工具和公共衛生措施，專注於腎臟健康，強調預防、早期發現和有效管理。本文討論了CKD發展的關鍵風險因素，包括心血管、內分泌、生活方式和遺傳/環境因素，並探討相應的管理策略。 PubMed DOI

慢性腎臟疾病（CKD）患者增加，影響超過10%人口，需注意腎衰竭和心血管疾病風險。早期篩檢對預防併發症很重要，尤其在高風險群。未來或許可考慮在一般人口中推行篩檢，以預防心血管疾病、探索新療法和家庭篩檢等因素，讓CKD篩檢更廣泛普及。 PubMed DOI

研究發現腎臟科醫師和心臟科醫師認為CKD和ASCVD有關聯，但醫師間少有討論CKD風險，尤其是腎臟科醫師。雖建議改變生活方式，但患者僅有一半採納。建議醫師，尤其是腎臟科醫師，應教育患者了解心腎健康聯繫，制定降低風險策略，提供適當治療。 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

這項研究與荷蘭腎臟病患者協會合作，調查慢性腎臟病（CKD）患者對預後資訊的需求。共163名患者參與，平均年齡63.9歲，近一半為男性。大多數患者偶爾或經常思考未來，雖然近半數會與醫生討論，但仍有19.6%希望討論卻未能實現。73.6%的患者渴望獲得更多預後資訊，特別關注實驗室數值和症狀。研究顯示，CKD患者對未來有高度關注，但與醫生的溝通仍需加強。 PubMed DOI

腎衰竭的上升顯示出患者與醫生之間有效溝通的重要性，以提升生活品質和治療遵從性。這篇回顧探討晚期腎病中的溝通實踐，特別是共同決策和預立醫療計畫。研究指出在這些方面存在明顯缺口，影響患者滿意度和治療結果。作者提倡以患者為中心的護理方法，強調患者及家庭的參與，並呼籲改善醫生的溝通技巧訓練，推動系統性變革以支持這種溝通方式。 PubMed DOI

有效治療慢性腎臟病（CKD）對全球健康至關重要，因為它可能導致腎衰竭和心血管問題。最近，電子健康紀錄的使用提升了我們對CKD的理解，並促進了風險預測的進展。臨床試驗顯示，像鈉-葡萄糖共轉運蛋白2抑制劑和類胰高血糖素肽1受體激動劑等新藥能有效減少CKD的不良結果，但在高風險患者中的使用仍不足。透過預後工具指導治療決策，醫療提供者能更好地匹配患者與治療，提升CKD管理效果。 PubMed DOI

這次研討會旨在改善慢性腎臟病（CKD）研究的傳播，讓患者和照顧者更容易獲取相關資訊。參與者包括27位患者和照顧者，以及54位來自澳洲的健康專業人員，提出三個主要策略： 1. **引起興趣**：強調研究好處，使用吸引人的方式，增加臨床能見度，並利用流行文化吸引注意。 2. **消除獲取障礙**：確保研究文章免費、提供翻譯、創建易懂摘要，並考慮CKD患者的便利性。 3. **展示可信度**：篩選高品質信息，透過熟悉的網絡分享以建立信任。 這些策略能增強患者和照顧者的參與，改善CKD管理。 PubMed DOI

慢性腎臟病（CKD）是全球公共健康的重大挑戰，導致心血管疾病和死亡率上升。為了改善CKD管理，這篇回顧分析了2014至2024年間41篇文章，探討人工智慧（AI）在早期檢測、風險預測、治療建議及病人護理中的應用。研究顯示，AI能有效提升病人結果，但實施過程中面臨數據質量、模型準確性及工作流程整合等挑戰。成功整合AI需醫療界、研究者及監管機構的合作，以確保病人安全和法律合規。 PubMed DOI