研究使用文獻計量分析探討腎臟疾病中GLP-1RA的研究趨勢。發現991篇出版物，來自75個國家的1637個組織的4747名作者，2015年至2022年間逐漸增加。美國、哥本哈根大學和Peter Rossing領先。大多出版物在《糖尿病肥胖與代謝》期刊，參考文獻主要來自《糖尿病護理》。關鍵詞「心血管結果」突出，Marso SP的《利拉谷肽和2型糖尿病患者心血管結果》最被引用。研究顯示全球對腎臟疾病中GLP-1RA的興趣，目前主要聚焦在糖尿病患者臨床應用。 PubMed DOI

研究分析2000-2020年危重症腎臟學領域前100高影響力文章，主題包括替代療法、急性腎損傷、液體/輸液、兒科、干預措施和围手術護理。文章類型多樣，隨機試驗風險較低。結果凸顯危重症腎臟學的重要性，為教育、研究和質量改進提供寶貴見解。 PubMed DOI

研究分析2000至2021年的文獻，探討慢性腎臟疾病患者的脆弱狀態。審閱2223篇文章，選擇613篇進行分析。結果顯示，每年相關文章數增加，Johansen KL是重要作者。《美國腎臟學會臨床雜誌》最具生產力，約翰霍普金斯大學發表最多。美國引領全球研究，關鍵領域包括脆弱狀態流行病學和干預措施。強調早期篩查和干預的重要性。 PubMed DOI

使用Web of Science分析腎小球微循環文獻，發現7462篇文章，美國和梅奧診所為主要貢獻者。關鍵詞有「2型糖尿病」和「糖尿病腎病」，研究焦點在「心血管結果」和「糖尿病腎病」。強調創新診斷和精準醫學在腎臟微循環研究中的機會，但轉化為臨床實踐將是漸進的。 PubMed DOI

心腎綜合症是心臟和腎臟功能異常相互影響的疾病。研究指出，這個領域持續受到關注，未來應該加強全面了解並促進國際合作。過去20年來，有關心腎綜合症的研究文獻不斷增加，IL6、REN和INS等基因成為研究的焦點。 PubMed DOI

這份研究分析了COVID-19相關的急性腎損傷（AKI）的現況和趨勢，共檢視了1507篇研究。美國、中國和意大利在出版量上名列前茅，華中科技大學、武漢大學和哈佛醫學院是最活躍的機構。意大利的Ronco C發表最多文章，中國的Cheng YC則被引用次數最多。研究發現COVID-19 AKI的焦點在於死亡率、重症監護病房、慢性腎臟疾病等議題，有助於深入探討治療和機制。 PubMed DOI

人工智慧，特別是機器學習，在預測敗血症相關的急性腎損傷（AKI）方面展現潛力。2023年4月28日的系統性回顧分析了2898篇文獻，最終選出25篇相關研究。結果顯示，邏輯回歸和極端梯度提升是最常用的演算法，預測模型主要分為早期識別、預後預測和亞型識別。關鍵因子包括血清肌酸酐、乳酸、年齡等。然而，研究質量普遍較低，需改善臨床效用評估及增強模型實用性。 PubMed DOI

本研究透過文獻計量分析，探討巨噬細胞在慢性腎病（CKD）中的角色，分析了2004年至2023年期間的1,332篇研究。主要發現顯示，澳洲的莫納什大學是領先機構，中國和美國則是產出最多的國家。被引用最多的作者是Anders HJ，最具影響力的論文由Patrick Ming-Kuen Tang撰寫，強調巨噬細胞在腎臟炎症和纖維化中的重要性。未來研究將聚焦於分子機制、急性腎損傷及巨噬細胞的免疫功能，特別是鐵代謝的變化。這篇綜述提供了對巨噬細胞在CKD中角色的深入理解，並建議未來的研究方向。 PubMed DOI

本研究透過文獻計量分析，評估慢性腎臟病（CKD）與心血管疾病（CVD）之間的聯繫及研究趨勢。使用Web of Science數據庫，分析2010至2023年的相關文獻，共識別出2,936篇文章。美國出版量最多，賓夕法尼亞大學產出居首。關鍵詞如「慢性腎臟病」和「心血管疾病」使用頻繁。研究顯示，CKD與CVD的關聯研究逐年增加，特別是在高盛行率地區，並指出心血管-腎臟-代謝綜合症等為當前熱點。此研究為相關領域提供了重要見解。 PubMed DOI

本研究針對1993至2023年間的890篇文獻進行分析，探討人工智慧（AI）在腎臟移植中的應用，這對末期腎病（ESRD）治療至關重要。透過CiteSpace和VOSviewer等工具，識別全球趨勢及主要研究領域。美國，特別是梅奧診所，成為主要貢獻者。研究主題包括AI在捐贈者配對、深度學習在移植後監測及機器學習在個性化免疫抑制中的應用。自2017年以來，AI應用顯著增加，未來趨勢指向個性化醫療及遠程醫療。本綜述為研究人員和臨床醫生提供了重要資源，並建議未來研究方向。 PubMed DOI