研究比較了估算黑人和白人巴西人腎功能的三個公式，結果顯示這些公式對兩組族群的準確度不高。2009年的CKD-EPI公式對黑人效果較好，2021年的CKD-EPI公式對白人效果較好，但仍有低估慢性腎臟疾病的情況。研究建議不要在巴西人口中直接將2009年的CKD-EPI公式換成2021年的版本。 PubMed DOI

這項研究評估了三種肌酸酐方程式在18至25歲年輕成人中估算腎小管過濾率（eGFR）的表現，數據來自2,366名個體。結果顯示，歐洲樣本中，EKFC和r-LMR方程式的準確性明顯優於CKD-EPI，偏差分別為2.28和-2.50 mL/min/1.73 m²，而CKD-EPI為17.41 mL/min/1.73 m²。在美國樣本中，EKFC和r-LMR在非黑人族群中也表現較佳，但黑人個體的偏差相似。整體來看，EKFC和r-LMR在估算年輕成人GFR時更為準確，除了在高GFR水平時CKD-EPI可能更佳。 PubMed DOI

這項研究指出，在大型教學醫院中，無種族的腎小球過濾率（GFR）估算方程式對慢性腎病（CKD）患者有重大影響。研究比較了四種估算方程式，發現不同族群的GFR估算存在顯著偏差。主要發現包括：南亞患者的GFR被高估，黑人患者則被低估，且年齡增長會影響偏差。此外，約10%到28%的患者可能因使用不同方程式而重新分類，這可能加劇健康不平等。研究強調轉向無種族估算方程式的重要性，以改善CKD患者的健康公平性。 PubMed DOI

這項研究針對印度人群的腎小球過濾率（eGFR）方程式進行評估，特別是慢性腎病（CKD）患者及潛在腎臟捐贈者。研究發現，常用的CKD-EPI_Cr 2009方程式在印度人中高估了GFR。共412名參與者的平均GFR為54.2 ml/min每1.73 m²，潛在捐贈者為79.5 ml/min每1.73 m²。基於肌酸酐的方程式顯示顯著偏差，需開發更適合印度人群的eGFR方程式，以提升患者護理品質。 PubMed DOI

這項研究評估了新的無種族腎小管過濾率（eGFR）方程式在預測韓國成人慢性腎病（CKD）併發症的表現。研究分析了1,727名參與者的數據，重點在貧血、高鉀血症、酸中毒、高磷血症和高甲狀旁腺素血症等五種併發症。結果顯示，四種不同的eGFR方程式與併發症之間的關聯一致，預測表現相似，且ROC分析曲線下面積無顯著差異。總體而言，新的無種族eGFR方程式在預測韓國CKD患者併發症方面的有效性與現有方程式相當。 PubMed DOI

這項研究探討了不同腎小管過濾率（eGFR）閾值對慢性腎病（CKD）流行率和預後的影響，隨訪長達15年。研究分析了4,952名參與者，發現年齡分層定義會重新分類部分參與者，但並未影響不良結果。Cox回歸分析顯示，CKD組的預後明顯較非CKD組差，無論使用哪種定義，標準定義的風險比最高。總結來說，年齡或i-BSA分類CKD的預測能力不如標準定義。 PubMed DOI

這項研究探討了新的腎小球過濾率（eGFR）方程式對健康風險的影響，特別是EKFC和LMR方程式與CKD-EPIASR-NB2009的比較。研究涵蓋285,686名參與者，發現EKFC和LMR的eGFR估計值均低於CKD-EPI，且將更多人分類為腎功能受損。這些方程式在辨識死亡及腎衰竭風險方面表現更佳，顯示其在臨床決策中的重要性，需謹慎考量不同方程式的優缺點。 PubMed DOI

這項研究分析超過1.5萬人，發現用CKD-EPI公式時，creatinine和cystatin C估算腎功能（GFR）常出現不一致。當兩者結果不一致時，結合兩者估算GFR最準確，尤其用EKFC和r-LMR公式效果最好。因此，EKFC和r-LMR比CKD-EPI更適合評估GFR，特別是在兩種檢驗結果不一致時。 PubMed DOI

在慢性腎臟病患者中，用cystatin C和creatinine估算的腎功能差異（eGFRdiff）和死亡、心衰竭風險有關，但這不是因為肌肉量、肥胖或發炎等因素造成。這些因素只解釋了eGFRdiff很小一部分變異，代表還有其他未知原因。即使調整這些影響後，eGFRdiff和不良結果的關聯還是存在。 PubMed DOI

瑞典一項涵蓋4,700多名成年人的研究發現，單用creatinine或cystatin C計算的eGFR在體重過輕或肥胖者會高估或低估腎功能。結合兩者的eGFRcr-cys公式，在各種BMI下最準確，尤其不校正體表面積時，更能正確評估腎功能，幫助臨床做出更合適的治療判斷。 PubMed DOI