管理慢性腎臟疾病（CKD）時，使用風險預測對於做出及時決策至關重要。各種預後模型已開發用於評估CKD患者腎功能衰竭風險，但仍有改進空間。準確的預後可帶來重大臨床和心理益處，並有機會預防腎功能衰竭及減緩CKD風險。 PubMed DOI

預後模型可幫助腎臟病患者護理，但臨床應用仍有限。研究發現大多集中在死亡率、病情進展和移植存活。未來研究應重視患者報告結果、方法嚴謹性、完整報告、外部驗證、更新和影響評估，以提升護理品質。 PubMed DOI

在改善腎臟護理方面，早期識別患有逐漸進展性慢性腎臟疾病（CKD）風險的患者至關重要。這篇評論討論了四個新開發的模型：其中兩個預測新發疾病的風險，另外兩個則在疾病過程的早期預測進展。這些模型使用超出估計腎小球過濾率的數據，以提高準確性和個性化。一些模型按糖尿病狀況進行分層，而其他模型則面向患者或使用機器學習。外部驗證顯示高判別力和校準性，使其適合於臨床應用。在初級護理設置中實施這些模型可以通過預防和減緩進展來減輕CKD的疾病負擔、成本和環境影響。 PubMed DOI

慢性腎臟病（CKD）有多種情況，風險差異常被忽略。英國的NURTuRE-CKD研究分析了2,996名成人的腎功能，發現不同原發性腎臟疾病（PRD）之間的風險差異顯著。研究中，23.9%的參與者經歷腎衰竭，且糖尿病腎病等高風險疾病的預測準確性較高。白蛋白尿的預測價值因診斷而異，顯示CKD管理需個性化，考量特定的腎臟疾病。 PubMed DOI

這個專案旨在開發一個全面的慢性腎臟病進展模型（CKD-PM），不僅評估腎衰竭風險，還考量相關併發症。研究人員透過文獻回顧，識別風險因素及預測方程式，並從美國及國際的CKD登記資料中獲取數據。CKD-PM是一個患者層級的狀態轉移模型，依據KDIGO指導方針進行健康狀態分類。模型經內外部驗證，準確預測全因及心血管死亡率，並對腎小管過濾率變化提供可接受的預測，顯示出其穩健性與可靠性。 PubMed DOI

PROGRESER研究是一項為期三年的多中心觀察性研究，針對西班牙的第三期慢性腎病（CKD）患者進行。研究發現，462名患者中，66.2%經歷腎損傷進展，糖尿病患者和非糖尿病患者的進展比例相近，分別為67.3%和65.3%。初始的平均腎小管過濾率（eGFR）從43.9降至29 mL/min/1.73 m²。研究指出，傳統風險因素如高血壓和低鈣/高甲狀旁腺激素水平與進展有關，並強調需進一步探索新的生物標記和治療策略。 PubMed DOI

慢性腎臟病（CKD）是一種常見疾病，可能引發嚴重健康問題。本系統性回顧分析了33項人工智慧（AI）模型在預測CKD進展的有效性。主要發現顯示，這些預測工具的合併敏感度為0.43，特異度高達0.92，顯示出良好的識別能力。正似然比為5.12，負似然比為0.28，曲線下面積（AUC）為0.89，顯示整體診斷準確性不錯。儘管結果令人鼓舞，研究仍強調需進一步優化AI模型，以平衡敏感度與特異度，並克服數據集不平衡等限制。 PubMed DOI

這項研究針對免疫球蛋白A腎病（IgAN）患者，特別是慢性腎病（CKD）第3或第4期且有顯著蛋白尿的情況，開發了一個預後模型。研究分析了263名患者，隨訪平均57.3個月，發現腎小球過濾率（eGFR）較低和蛋白尿較高的患者，末期腎病（ESKD）風險增加。使用隨機生存森林（RSF）等多種技術，RSF模型的預測性能最佳，顯示出七個重要風險因素，並有效預測IgAN患者的病程進展。 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

這項研究探討丹麥全科醫生對慢性腎病（CKD）患者的管理，強調改善護理的必要性。研究追蹤1,316名2019至2020年間有異常腎功能檢測的患者，發現75%確診為CKD，且多數為G-stage 3a，心血管疾病和糖尿病盛行率高。僅52%的患者接受尿液白蛋白/肌酸酐比率檢測，雖然67%使用腎素-血管緊張素-醛固酮系統抑制劑，但鈉-葡萄糖共轉運蛋白2抑制劑使用率偏低。每年患者平均就診13.5次，但檢測和轉診至腎臟科的比例有限，顯示CKD患者對基層醫療負擔大，需改善檢測和治療策略。 PubMed DOI