研究發現，小朋友接受腎移植後，可能會有學業延遲問題。年紀小、接受死亡捐贈腎臟、等待時間長、移植原因等因素都可能增加延遲風險。約有14%的患者在移植後一年出現學業延遲，需要額外的學業支持來幫助他們。給予適當支持可以幫助解決或預防這個問題。 PubMed DOI

兒童腎臟移植後的旅程充滿挑戰，包括醫療併發症、頻繁住院、飲食限制及心理健康問題，如憂鬱和焦慮等。此外，這些小患者也可能面臨神經發展障礙，影響認知和心理社會適應。為了有效應對這些需求，採用多學科照護模式是必要的，但目前缺乏相關實施的文獻。本篇回顧探討這些孩子及家庭的心理社會和神經發展困難，並討論風險評估及潛在介入措施，以改善病患照護和術後結果。 PubMed DOI

本研究旨在利用人工智慧（AI）演算法，開發一個更有效的風險分層工具，以改善英國活體捐贈腎臟移植的選擇過程。我們分析了2007至2022年間的12,661例術前數據，並測試了四個機器學習模型。結果顯示，XGBoost模型在移植物存活率的預測上表現最佳，顯示出良好的預測能力。這種基於AI的模型有潛力改善捐贈者與受贈者的配對，並提升腎臟配對交換計畫的成效，展現AI在醫療領域的應用價值。 PubMed DOI

慢性腎病（CKD）對於後尿道瓣（PUV）的兒童影響深遠，約有40%的病例受到影響。研究開發了一個名為PURK的風險評分工具，旨在根據臨床數據預測CKD的進展。這項研究納入283名PUV兒童，並隨訪至少一年。關鍵預測因子包括基線肌酸酐超過150 µmol/L、高度膀胱輸尿管逆流、生長不良及腎發育不良。PURK分數在預測準確性上表現優異，能有效提升病患照護及家庭諮詢，並促進醫療研究的比較。 PubMed DOI

這項研究探討了兒童腎臟再移植需求的上升，分析了51名接受第二次移植的男童。研究發現，先天性腎臟異常是腎衰竭的主要原因，且部分患者體重在20公斤以下。第一次移植失敗多因非免疫性因素，如血管血栓。第二次移植採用不同的臨床策略，使用thymoglobulin、tacrolimus和mycophenolate，並加強抗凝治療。結果顯示，第二次移植後患者存活率達100%，移植物存活率在1年和3年分別為88%和83%。整體而言，兒童腎臟再移植的效果良好，是有效的治療選擇。 PubMed DOI

最近的研究顯示，兒童在接受預防性腎臟移植時，越來越多在較高的腎小球過濾率（eGFR）下進行，特別是15 ml/min/1.73 m²以上。分析2006至2019年1,514名兒童的數據發現，隨著時間推移，接受較高eGFR移植的機率增加了55%。不過，研究也指出，無論eGFR高低，移植物失敗或死亡的風險並無顯著差異，顯示生存結果未隨eGFR改善而提升，需進一步探討這一趨勢的影響。 PubMed DOI

急性腎損傷（AKI）在住院兒童中常見，因此開發可靠的預測模型來評估AKI後的結果非常重要。本研究分析了來自中國兩家兒童醫院的8,205名AKI住院兒童，主要評估住院死亡率及28天內需透析的情況。研究使用遺傳算法選擇特徵，並採用隨機森林模型進行預測，結果顯示該模型在預測住院死亡率的AUROC達0.854，透析需求的AUROC更高達0.889，且表現優於傳統的兒童重症疾病評分，顯示出良好的臨床應用潛力。 PubMed DOI

預後模型在腎臟移植的臨床試驗和病人管理中越來越重要，因為移植物失敗和功能性移植物下死亡是相互競爭的結果。本研究分析了來自十個國家的11,046名腎臟移植受者的數據，評估競爭風險模型與非競爭風險模型的表現。結果顯示，兩者在長期移植物失敗的風險估計上相似，預測誤差差異極小。雖然大部分子群體表現良好，但某些高風險群體在使用競爭風險方法時校準較佳。總體而言，兩種模型在預測長期腎移植物失敗方面的表現相當。 PubMed DOI

這項新風險評分模型能用五個臨床指標，幫助找出ARPKD兒童中腎衰竭高風險族群。雖然能有效區分高低風險，但還需更多研究來預測絕對風險，並在不同族群驗證。文章也提到，罕見疾病模型的詮釋和驗證有不少挑戰。 PubMed DOI

原本用來預測兒童IgA腎病進展的國際工具，在韓國小朋友身上不太準。韓國研究團隊針對472位兒童，加入更多臨床資料後，開發出更適合韓國兒童的新模型，預測腎功能惡化的準確度大幅提升，且已在其他族群驗證過，效果更好。 PubMed DOI