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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


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臨床風險預測模型越來越受到重視,其中一個重要的部分是識別需要重新校準的特定群體。最近,《Kidney International》發表了針對兒童的活檢後國際IgA腎病預測工具的更新版本。這篇評論探討了更新所用的方法、該工具在臨床上的適用性,以及與模型開發和應用相關的更廣泛原則。 PubMed DOI

這項研究旨在透過結合影像學和基因評分,改善自體顯性多囊腎病(ADPKD)患者快速進展的風險預測。研究分析了468名ADPKD患者的數據,定義快速進展的標準,並使用梅奧影像學分類和多囊腎病預測評分來開發綜合模型。結果顯示,PKD1基因型、MIC 1E類別、早發性高血壓等因素與快速進展有強烈關聯。整合評分提高了風險分層的準確性,特別對中等風險患者有幫助,能促進及時介入與管理。 PubMed DOI

這項研究旨在透過結合與腎小管健康及損傷相關的生物標記,預測兒童慢性腎臟病(CKD)的進展。研究分析了599名年齡6個月到16歲的兒童數據,結果顯示34%經歷CKD進展。研究人員建立了一個基於生物標記的預測模型,發現尿液白蛋白/肌酸酐和尿液EGF/肌酸酐是最重要的預測因子。納入這些生物標記後,模型的預測準確性顯著提升,顯示這些標記能有效增強對兒童CKD進展的預測能力。 PubMed DOI

這項觀察性研究針對常染色體隱性多囊腎病(ARPKD),分析了658名患者的數據,探討腎病進展及快速惡化的風險因素。研究發現,20歲時腎衰竭的機率約50.1%,且不同亞組之間有差異。生命第一年後,腎功能平均每年下降1.3 ml/min。研究還建立了一個預測模型,評估兩個月大時早期腎衰竭的風險,使用五個關鍵因素,顯示出良好的預測能力,特別是在生命前三年,有助於識別低風險患者及早期治療的需求。 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

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

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

這項研究評估了13種預後生物標記對自體顯性多囊腎病(ADPKD)患者腎臟疾病進展的預測效果,涉及596名患者,平均隨訪5年。主要發現顯示,患者的腎小管過濾率平均每年下降3.46 mL/min/1.73m²,超過一半的患者出現快速進展。特定生物標記如尿液白蛋白/肌酸酐等被證實是重要的預測因子,並能提升風險模型的預測準確性。研究建議將這些標記整合進風險分層工具,以提高ADPKD患者的預測精確性。 PubMed DOI

腎臟類器官是用人類幹細胞培養出的迷你腎臟,常用來模擬多囊腎病(PKD),方便藥物測試和個人化醫療。雖然推動了PKD研究,但目前還有發育不成熟、無法完全複製囊腫分布,以及批次間差異大等挑戰。 PubMed DOI

研究團隊結合臨床與基因資料(如性別、蛋白尿、eGFR、COL4A5變異),開發出一套能準確預測X染色體連鎖Alport症候群患者30歲前腎衰竭風險的模型(AUC > 0.80),有助於分層管理與預後評估,提升照護品質。 PubMed DOI