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這項研究比較了四種估計腎小球過濾率(eGFR)公式對全因死亡和心血管死亡的預測能力。研究納入4,132名參與者,隨訪中位數17.4年,期間發生1,987例全因死亡和530例心血管死亡。結果顯示,EKFC基於胱蛋白酶C的公式(eGFRcys)在5年和10年的預測中表現最佳,特別是在10年的全因死亡預測上,相較於CKD-EPI基於肌酸酐的公式(eGFRcr)有顯著改善。這顯示EKFC eGFRcys在評估死亡風險上具有潛在實用性。 PubMed DOI


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這項研究評估了新的無種族腎小管過濾率(eGFR)方程式在預測韓國成人慢性腎病(CKD)併發症的表現。研究分析了1,727名參與者的數據,重點在貧血、高鉀血症、酸中毒、高磷血症和高甲狀旁腺素血症等五種併發症。結果顯示,四種不同的eGFR方程式與併發症之間的關聯一致,預測表現相似,且ROC分析曲線下面積無顯著差異。總體而言,新的無種族eGFR方程式在預測韓國CKD患者併發症方面的有效性與現有方程式相當。 PubMed DOI

這項研究探討肌酸酐與胱蛋白酶 C (Cr/CysC) 比率對無尿腹膜透析 (PD) 患者的影響,納入224名患者,隨訪至2023年12月31日。結果顯示,Cr/CysC比率平均為1.85,較高的比率與較低的全因死亡風險 (HR = 0.330) 及技術失敗風險 (HR = 0.440) 顯著相關。即使考慮競爭風險,這些關聯依然明顯,因此Cr/CysC比率可作為無尿PD患者全因死亡和技術失敗的獨立預測因子。 PubMed DOI

這項研究評估了不同的腎小球過濾率(eGFR)公式在檢測糖尿病患者腎病的效果,並以iohexol清除率作為金標準。共93名患者參與,結果顯示基於肌酸酐的EKFC公式在準確性和偏差上優於CKD-EPI公式,而基於胱蛋白酶C的公式則無顯著差異。結合肌酸酐和胱蛋白酶C的公式表現最佳,準確性最高、偏差最低。研究建議EKFC公式略有優勢,但結合公式效果最佳。 PubMed DOI

這項研究探討了不同腎小管過濾率(eGFR)閾值對慢性腎病(CKD)流行率和預後的影響,隨訪長達15年。研究分析了4,952名參與者,發現年齡分層定義會重新分類部分參與者,但並未影響不良結果。Cox回歸分析顯示,CKD組的預後明顯較非CKD組差,無論使用哪種定義,標準定義的風險比最高。總結來說,年齡或i-BSA分類CKD的預測能力不如標準定義。 PubMed DOI

這項研究探討了新的腎小球過濾率(eGFR)方程式對健康風險的影響,特別是EKFC和LMR方程式與CKD-EPIASR-NB2009的比較。研究涵蓋285,686名參與者,發現EKFC和LMR的eGFR估計值均低於CKD-EPI,且將更多人分類為腎功能受損。這些方程式在辨識死亡及腎衰竭風險方面表現更佳,顯示其在臨床決策中的重要性,需謹慎考量不同方程式的優缺點。 PubMed DOI

這篇系統性回顧發現,若用cystatin C算出的腎功能(eGFRcys)明顯低於用creatinine算的(eGFRcr),死亡和心血管事件風險會增加;反之,eGFRcys高於eGFRcr時,風險較低。eGFR不一致可當作預測健康風險的指標,但還需要更多研究來標準化定義和測量方式。 PubMed DOI

這項研究分析超過1.5萬人,發現用CKD-EPI公式時,creatinine和cystatin C估算腎功能(GFR)常出現不一致。當兩者結果不一致時,結合兩者估算GFR最準確,尤其用EKFC和r-LMR公式效果最好。因此,EKFC和r-LMR比CKD-EPI更適合評估GFR,特別是在兩種檢驗結果不一致時。 PubMed DOI

在慢性腎臟病患者中,用cystatin C和creatinine估算的腎功能差異(eGFRdiff)和死亡、心衰竭風險有關,但這不是因為肌肉量、肥胖或發炎等因素造成。這些因素只解釋了eGFRdiff很小一部分變異,代表還有其他未知原因。即使調整這些影響後,eGFRdiff和不良結果的關聯還是存在。 PubMed DOI

瑞典一項涵蓋4,700多名成年人的研究發現,單用creatinine或cystatin C計算的eGFR在體重過輕或肥胖者會高估或低估腎功能。結合兩者的eGFRcr-cys公式,在各種BMI下最準確,尤其不校正體表面積時,更能正確評估腎功能,幫助臨床做出更合適的治療判斷。 PubMed DOI

如果出院3個月後,成年人用cystatin C算的腎功能(eGFRcys)比用creatinine算的(eGFRcr)低30%以上,未來幾年內心衰竭住院、腎臟惡化到末期或死亡的風險都會大增。這個兩者的落差,可能有助於早期找出高風險病人,方便後續追蹤與照護。 PubMed DOI