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

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

進行了一項研究，旨在開發預測模型，用於預測接受維持性血液透析（MHD）治療的患者的近期死亡率和長期存活率。該研究包括了超過11年的42000多名患者的數據，發現預測長期存活率的模型表現優於預測近期死亡率的模型。這些模型取得了良好的準確性和校準度指標，有潛力在臨床實踐中應用，以支持MHD患者的護理決策。目前對MHD患者的預測建模並不常見，但這樣的工具可以幫助改善個體化護理計劃和共同決策。 PubMed DOI

研究探討MLR與CKD患者預後的關係，發現高MLR與CKD患者死亡風險增加相關。MLR也與血糖、脂質、腎功能相關，預測死亡風險效力高。研究建議MLR或許是預測CKD患者死亡風險的簡單有效指標。 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

這項研究探討中性粒細胞與淋巴細胞比率（NLR）在預測透析腎衰竭患者死亡率的價值。研究在特倫托的腎臟科進行，236名患者參與。主要發現顯示，NLR較高的患者體重、血清白蛋白、血清鐵和轉鐵蛋白較低，且死亡率較高。NLR的ROC曲線下面積為0.64，優於C-反應蛋白的0.61。Cox回歸分析證實NLR與死亡率獨立相關。結論認為NLR可作為腎衰竭患者風險分層和管理的有用工具。 PubMed DOI

這項研究的目的是開發和驗證機器學習模型，以預測接受腹膜透析（PD）患者近期的全因死亡和心血管死亡。研究涵蓋7,539名PD患者，並採用5折交叉驗證法進行數據分組。模型利用患者的人口統計、臨床特徵、實驗室結果及透析相關變數進行預測。結果顯示，模型在測試集中的預測能力強，全因死亡的AUROC達0.8767，心血管死亡的AUROC達0.9026，且精確度-召回曲線得分也很高。CVDformer模型在預測PD患者三個月內的死亡方面表現優異，但未來仍需進一步校準。 PubMed DOI

這項研究開發了一個風險模型，利用心電圖（ECG）結果來預測接受血液透析（HD）患者的全因死亡率。研究涵蓋454名患者，期間從2008年到2021年。研究人員透過多變量Cox回歸分析找出關鍵預測因素，如年齡、血清白蛋白、中風病史、心房顫動及QT間期。隨訪三年中，21.5%的患者去世，預測模型的曲線下面積（AUC）達0.83，顯示良好區分能力，並能早期識別高風險患者，提供更安全的治療策略。 PubMed DOI

急性腎損傷（AKI）在重症監護病房（ICU）病人中很常見，且與高 morbidity 和 mortality 相關。因為目前沒有針對 AKI 的特效藥，持續性腎臟替代療法（CRRT）成為主要治療。本研究建立並驗證了一個預測重症 AKI 病人在接受 CRRT 後 90 天死亡率的模型。研究分析了1121名病人的數據，並利用Cox比例風險回歸開發了預測模型，包含七個預測因子。模型在訓練組和驗證組中表現良好，能有效識別高風險患者。 PubMed DOI

這項研究探討進階肺癌發炎指數（ALI）與腎功能及全因死亡率的關係，分析了1,982名慢性腎臟病（CKD）患者的數據。結果顯示，ALI與腎小管過濾率（eGFR）呈正相關，意味著較高的ALI值與較好的腎功能有關；而ALI與死亡率呈負相關，顯示較高的ALI可能降低死亡風險。特別是在進階CKD患者中，ALI的保護作用不如早期明顯。研究建議ALI可作為CKD患者預後的生物標記，並強調早期干預的重要性。 PubMed DOI