這項研究探討傳統統計模型在評估環境化學物質對腎臟健康影響的限制，並使用先進方法預測慢性腎臟病（CKD）風險。研究人員分析韓國國家環境健康調查中的成年人數據，應用多種機器學習模型，如隨機森林等，與傳統邏輯回歸比較。結果顯示，決策樹算法在預測CKD風險上表現更佳，特別是多氯聯苯153（PCB153）被認為是中年人CKD的強預測因子。研究強調持久性有機污染物對健康的重要性。 PubMed DOI

隨著飲食在慢性腎臟病（CKD）管理中的重要性日益受到重視，健康飲食對降低相關死亡率和殘疾的影響愈加明顯。本文將探討幾個重點： 1. **植物性飲食概述**：分析素食、純素及地中海飲食，及其對腎臟健康的潛在益處。 2. **研究證據**：檢視植物性飲食對無腎病個體CKD發生率及進展的影響，並探討其降低CKD風險的機制。 3. **CKD患者的療效**：討論植物性飲食在已診斷CKD患者中的效果，及其如何輔助藥物治療。 我們希望透過這些探討，強調飲食在CKD管理中的關鍵角色，提升患者的整體健康。 PubMed DOI

這項研究評估了ChatGPT在為慢性腎臟病（CKD）患者提供飲食建議的效果，特別是蛋白質的限制。模擬臨床諮詢中，ChatGPT的建議符合最佳實踐，能調整能量和蛋白質的建議，但在制定符合特定目標的餐單上表現不佳。分析顯示，建議的能量水平低於需求，蛋白質含量則過高。因此，雖然ChatGPT能提供一般飲食指導，但對於有嚴格營養限制的CKD患者，制定精確計劃仍不可靠，可能帶來健康風險。 PubMed DOI

這項系統性回顧和統合分析評估植物性飲食（PBD）對慢性腎臟病（CKD）的影響。研究涵蓋121,927名參與者，平均隨訪11.2年。結果顯示，採用PBD可顯著降低CKD風險，風險比為0.75，且即使考量共病後，這一關聯仍然顯著，整體風險比為0.86。研究指出，PBD攝取量越高，CKD風險越低，疾病進展也越慢。不過，不健康的PBD版本可能無法提供相同的腎臟保護效益。 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

這項研究用機器學習模型（特別是 LGBM）來預測有營養不良風險患者的急性腎臟疾病、急性腎損傷和死亡率，效果不錯，也找出重要風險因子。團隊還開發了 AI 網頁工具，幫助醫師早期介入治療。未來會持續優化並擴大這些工具的應用。 PubMed DOI

這篇系統性回顧發現，目前用機器學習預測血液透析中低血壓的模型雖然表現不錯，但多數研究有偏倚問題，且缺乏外部驗證，臨床應用有限。未來應加強外部和臨床驗證，才能提升實際應用價值。 PubMed DOI

研究人員開發了一套針對糖尿病腎病變患者的風險預測模型，結合臨床資料和四種血液生物標記，能準確預測三年內重大心腎事件（C-statistic 0.80）。這模型可將患者分為低、中、高風險，低風險陰性預測值達94%，高風險陽性預測值有58%。不同族群驗證都有效，且用canagliflozin治療能降低所有風險層級的事件發生率。 PubMed DOI

慢性腎臟病患者要控制蛋白質攝取，建議減少動物性蛋白，多選植物性蛋白並搭配多樣化食材，補足必需胺基酸。這篇綜述會說明CKD患者建議的蛋白質量、選擇原則，以及如何長期維持這些飲食習慣。 PubMed DOI

這項研究用美國NHANES資料，比較四種飲食指數預測慢性腎臟病（CKD）風險的能力。結果發現，DASH飲食分數越高，CKD風險越低；飲食發炎指數（DII）越高，CKD風險越高，且DII也和CKD嚴重度有關。這些飲食指數能補足年齡和共病的預測力，建議多吃DASH型或抗發炎飲食，有助於降低CKD風險。 PubMed DOI