本研究探討C-反應蛋白-白蛋白-淋巴細胞指數（CALLY指數）與維持性血液透析（MHD）患者死亡率的關聯。研究分析了436名MHD患者，結果顯示CALLY指數是死亡率的重要保護因素。透過多變量邏輯回歸，識別出多項影響死亡率的因素，並開發了列線圖來預測死亡風險，AUC達0.821，顯示高區分能力。研究強調CALLY指數在預測血液透析患者結果中的潛力。 PubMed DOI

這項研究分析了接受維持性血液透析的老年患者跌倒風險因素，並開發了一個預測模型來識別高風險個體。研究追蹤了871名來自成都市九家醫院的老年患者，跌倒發生率為31.96%。透過多變量邏輯回歸，識別出年齡、性別、視力障礙、低血壓、認知障礙和憂鬱症等獨立風險因素。該預測模型經過驗證，顯示出良好的預測性能，能幫助醫生早期識別高風險患者，減少跌倒相關傷害。 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

這項研究建立了一套評分系統，能預測85歲以上新開始血液透析患者的3年存活率。系統根據八項指標（如低BMI、心血管疾病、癌症、行走困難等）給分，分數越高，死亡風險越大。預測準確度不錯，未來可協助醫師評估是否建議高齡患者接受透析，但還需更多族群驗證。 PubMed DOI

這項研究開發了KSGN分數，能預測韓國70歲以上患者開始血液透析後6個月內的死亡風險。分析1,751位患者資料，發現高齡、特定腎病、癌症史、白蛋白低、沒治療高血壓及血管通路未準備好是主要風險因子。KSGN分數預測準確度優於現有模型，未來可協助醫師為年長患者做更合適的透析治療決策。 PubMed DOI

這項研究開發了一套預測工具，能評估老年ICU病人發生急性腎損傷（AKI）的風險。模型以15個臨床因素建立，準確度高（AUC約0.81）；簡化版只用5個關鍵因素，表現也不錯（AUC約0.78）。兩者都實用且準確，有助臨床醫師及早辨識高風險病人。 PubMed DOI

這項研究針對1,016位洗腎病人，開發了一個預測自體動靜脈瘻管血栓風險的工具。研究發現五個重要風險因子，包括hs-CRP、導管使用史、洗腎時間、瘻管狹窄和非高密度脂蛋白膽固醇。這個模型預測準確度高（AUC約0.82），能幫助醫師評估病人血栓風險。 PubMed DOI

這項研究針對223位洗腎患者，找出六個會影響自體動靜脈瘻管（AVF）失敗的關鍵因素，並建立了一個風險預測工具（nomogram）。這個模型預測準確，能幫助醫師及早發現高風險患者，提升臨床照護品質。 PubMed DOI

這項研究針對血液透析病人，開發了一個簡單的風險評分工具，只要看透析通路使用時間、臀圍和有無糖尿病，就能有效預測血管鈣化風險。這模型表現不錯，能幫助醫師及早發現高風險病人，及時介入，保護透析通路。定期量臀圍也是個實用的監測方法。 PubMed DOI