這項研究分析了活體腎臟捐贈者中，非指數化與身體表面積（BSA）指數化的腎小管過濾率（mGFR）之間的差異，以及它們與捐贈後估計腎小管過濾率（eGFR）的關聯。研究發現，大多數捐贈者的mGFR值高於年齡基準，但有11%的捐贈者在兩者之間出現不一致，且這些不一致者的年齡和BMI較高。捐贈後一年，一致者的eGFR較高，而不一致者有更高的持續低eGFR風險，顯示選擇mGFR指數化方式對捐贈者的健康結果有重要影響。 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

這項研究分析了小型兒童捐贈者的雙腎移植（DKT）結果，特別是捐贈者與受贈者體重不匹配的影響。研究涵蓋2012至2022年間的40名受贈者，根據體重比率分為低不匹配（BWLM）和高不匹配（BWHM）兩組。結果顯示，整體存活率高達97.4%，但BWHM組的移植存活率顯著較低（70%對比BWLM的96.7%），且併發症發生率較高。總結來說，減少體重不匹配對提升移植存活率及降低併發症至關重要。 PubMed DOI

腎臟交換計畫（KEPs）讓活體捐贈者的腎臟移植成為可能，特別是對於不相容的病人。研究分析了2004至2021年間荷蘭的KEP與非KEP移植結果，發現兩者的十年移植物存活率相似（KEP為91.6%，非KEP為91.9%）。雖然KEP病人的五年排斥率和存活率較低，但調整後差異不顯著。主要風險因素包括捐贈者年齡、再移植、透析年限等。研究建議更廣泛推行KEP，並在尚未設立的地區建立此計畫，以改善病人結果。 PubMed DOI

腎臟交換計畫（KEPs）顯著提升了活體捐贈腎臟移植（LDKT）的效果，但對捐贈者術後的生活品質影響仍不明。本研究比較724名捐贈者的健康相關生活品質（HRQoL），發現捐贈後的心理與生理指標在短期內會暫時下降，但兩個月內會恢復到捐贈前的水平。KEP捐贈者在捐贈後一年報告的生活品質指數高於非KEP捐贈者。總體來看，參加KEPs不會對捐贈者的生活品質造成負面影響，支持KEPs的安全性與有效性。 PubMed DOI

這項研究指出南韓活體腎臟捐贈者面臨的心理、社會和經濟挑戰。研究期間為2020年6月至11月，涵蓋兩家醫院的捐贈者問卷調查。結果顯示，大多數捐贈者出於利他主義，但對健康問題有顯著擔憂。捐贈後，許多人感到健康和生活品質下降，憂鬱症狀增加。此外，34.2%的捐贈者面臨經濟和社會變化，因手術費用和保險限制而感到財務壓力。這強調了理解捐贈者挑戰的重要性，以確保他們的福祉。 PubMed DOI

這項研究檢驗了一個荷蘭的兒童腎臟移植預測模型，並評估其在德國和法國的適用性。分析了3,266例移植，結果顯示荷蘭模型在原始背景下表現良好，但在其他國家的表現顯著下降。研究者還創建了國際預測模型，但效果不佳。相對而言，針對各國調整的荷蘭模型表現較好，顯示出不同國家的臨床實踐差異。因此，建議使用國家特定模型來優化兒童腎臟移植的捐贈者選擇。 PubMed DOI

這項研究探討社會健康決定因素（SDOH）如何影響活體捐贈腎臟移植（LDKT）與死者捐贈腎臟移植（DDKT）的可及性。研究分析了2020年和2022年成人腎臟接受者的數據，發現個人收入和社區收入對LDKT的機率有顯著影響。結果顯示，收入越高，接受LDKT的機率越大，且社區的中位家庭收入也會影響可及性。這強調了解決SDOH對改善腎臟移植公平性的重要性。 PubMed DOI

糖尿病腎病變常會惡化到末期腎臟病，腎臟移植是最佳治療。糖尿病患者若同時做胰臟和腎臟移植，可同時改善糖尿病和腎衰竭，但手術風險較高。糖尿病移植者併發症、死亡率都比非糖尿病者高，心臟問題是主要死因。移植後新發糖尿病也要注意，和年齡、肥胖、家族史等有關。降血糖藥物安全性還需更多研究。 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