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這項研究發現,腹膜透析病人如果一直是高運輸者,或後來變成高運輸者,預後都比較差,且MMP2和PAI-1這兩種生物標記也明顯偏高。利用機器學習結合臨床資料和生物標記,能更準確預測高風險病人,有助醫師及早介入治療。 PubMed DOI


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體液過載是接受腹膜透析病人常見的問題,可能影響預後。本研究分析214名病人的體液負荷軌跡,使用生物阻抗分析和SAS 9.4的PROC Traj程序。參與者平均年齡53.56歲,隨訪中位時間6個月,結果識別出三個軌跡群體:正常穩定組(35.05%)、中度穩定組(52.8%)和高波動組(12.15%)。年齡、糖尿病和白蛋白水平顯著影響體液負荷,且不同群體在技術生存率和殘餘腎功能上有顯著差異,顯示體液過載的臨床重要性。 PubMed DOI

這項研究探討了循環蛋白濃度變化與糖尿病患者快速腎衰竭的關聯。研究中,183名糖尿病患者的452種循環蛋白在基線及3-4年後被測量。結果顯示,40種蛋白的濃度變化能有效預測快速腎衰竭,且預測效果優於傳統指標。研究還識別出61種獨特蛋白,其中25種在不同測量中均為有效預測因子。這些發現強調了多蛋白預後算法在提升快速腎衰竭風險預測的潛力。 PubMed DOI

開始腹膜透析(PD)後,體重增加是常見現象。最近研究針對110名患者進行了一年PD治療後的脂肪指數變化評估,包括三酸甘油脂葡萄糖指數(TyGI)、脂質累積產品(LAP)、內臟脂肪指數(VAI)和圓錐指數(CI)。結果顯示超過一半的患者指數上升,且TyGI、LAP和VAI的變化與脂肪組織質量有顯著關聯。然而,這些指數的變化與患者的生存率等預後結果並無顯著關聯,建議未來需進一步研究以找出有預後價值的代謝參數。 PubMed DOI

本研究探討早發性腹膜炎(EOP)是否會增加腹膜透析(PD)患者轉換至血液透析的風險。結果顯示,EOP顯著提高了患者在前12個月內停止PD的風險,且這種風險在12個月後仍然存在。因此,建議對EOP進行系統性報告與監測,以改善患者的治療結果。 PubMed DOI

這項研究針對64位接受腹膜透析(PD)的患者,分析了五年內尿毒症溶質的清除情況,重點在於透析啟動時機及PD策略(增量式與全劑量)的影響。主要發現包括: 1. 小溶質如肌酸酐、尿素氮等的清除率隨時間增加,但白介素-6的清除率下降。 2. 早期啟動PD的患者清除率變化較小,腎清除率較高。 3. 前三年中,增量式PD的清除率高於全劑量PD。 4. 雖然小型水溶性溶質清除率改善,但蛋白結合毒素的清除率未顯著變化。 總結來說,早期開始PD及選擇增量式方法可提升透析效率,保護腎功能。 PubMed DOI

這項研究的目的是開發和驗證機器學習模型,以預測接受腹膜透析(PD)患者近期的全因死亡和心血管死亡。研究涵蓋7,539名PD患者,並採用5折交叉驗證法進行數據分組。模型利用患者的人口統計、臨床特徵、實驗室結果及透析相關變數進行預測。結果顯示,模型在測試集中的預測能力強,全因死亡的AUROC達0.8767,心血管死亡的AUROC達0.9026,且精確度-召回曲線得分也很高。CVDformer模型在預測PD患者三個月內的死亡方面表現優異,但未來仍需進一步校準。 PubMed DOI

本研究探討透析期間低血壓(IDH)對接受持續腎臟替代療法(CKRT)的重症兒童住院死亡率的影響。研究結果顯示,IDH與死亡率有顯著關聯,風險比為4.40。透析機器的數據,特別是壓力參數,對預測IDH具有重要性,而傳統血壓變數則較不重要。使用機器學習模型(如CatBoost)能有效預測IDH,這些發現有助於改善兒童CKRT患者的早期檢測與管理,進而提升預後。 PubMed DOI

洗腎病人如果同時有營養不良、發炎和體液過多,死亡風險會大幅提升。研究建立了一個評分工具,可預測3、5、7年存活率。建議醫師要全面評估這三項狀況,才能更好管理風險、提升預後。 PubMed DOI

這項研究分析超過1.7萬名ICU急性腎損傷病人,根據腎功能和尿量變化分成四種亞型。結果發現,腎功能惡化但尿量增加的病人死亡率最高,腎功能改善且尿量穩定的病人預後最好。這有助於未來針對不同AKI病人,提供更精準的治療建議。 PubMed DOI

這項單一中心前瞻性研究發現,導入AI智慧腹膜透析照護計畫後,病人治療依從性明顯提升。依從性高(回報率80%以上)者,12個月後血清鈣和iPTH控制較好,但對血磷沒明顯影響。整體來說,這個計畫有助提升依從性並改善部分礦物質控制,但對長期成效還需更多研究。 PubMed DOI