臨床證據轉化為實踐的延遲平均長達17年，這在腎臟疾病中尤其令人擔憂，因為已有有效治療可預防或減緩病情進展。儘管有針對高血壓和糖尿病的明確指導，許多人仍未被診斷或治療不足。腎臟疾病早期不易察覺，可能導致嚴重後果。因此，提升早期診斷和治療能力，特別是在基層醫療上，至關重要。必須解決患者、醫生、健康系統及社會層面的障礙，以改善全球腎臟健康，迫切需要行動縮短知識與實踐之間的差距。 PubMed DOI

治療新方法通常要花17年才能在臨床上被使用，對於腎臟疾病來說這太久了。雖然有預防指南，但很多人未被診斷或治療。早期發現很重要，但很多人不自知或不接受治療。要改善全球腎臟健康，必須克服各種障礙，快速實施可持續的解決方案。 PubMed DOI

全球在家透析，特別是腹膜透析（PD），面臨明顯的不平等，影響病人照護。雖然PD有自主性高、健康結果佳等優勢，但多數集中在高收入國家。貧困、歧視及家庭支持不足使病人難以獲得在家透析。醫療人員缺乏相關訓練，偏好中心治療，資源有限也影響推廣。解決方案需多方面合作，包括醫療專業訓練、降低成本及改善供應鏈，才能促進公平的在家透析選擇。 PubMed DOI

臨床證據轉化為實踐的延遲平均長達17年，這在腎病治療上特別令人擔憂。儘管有針對高血壓和糖尿病的明確指導方針，許多人仍未被診斷或治療不足。腎病早期不易察覺，可能導致嚴重健康問題。因此，加強早期診斷和治療，尤其在基層醫療中，對防止疾病進展至關重要。我們必須認識並解決患者、醫生、健康系統及社會層面的障礙，以改善全球腎臟健康，並迫切需要行動來縮小知識與實踐之間的差距。 PubMed DOI

最近，LLaMA3的生成式人工智慧在大型語言模型的診斷性能上有顯著提升。一項研究分析了392篇2022至2023年發表的案例報告，結果顯示LLaMA3在79.6%的案例中將最終診斷列入前10名，而LLaMA2僅49.7%。此外，LLaMA3在前5名和首要診斷的表現也更佳，分別為63%對38%和33.9%對22.7%。整體來看，LLaMA3的診斷性能改善了近1.5倍，但在臨床應用上仍需謹慎，因為這些AI模型尚未獲得醫學診斷的批准。 PubMed DOI

數位化在細胞病理學中迅速發展，能顯著提升診斷準確性與運營效率。本研究分析了21篇相關綜述，探討數位化的機會與挑戰。結果顯示，人工智慧（AI）的整合對提高診斷精度及優化流程至關重要，並且新興技術如大型語言模型和聊天機器人將提供即時協助。研究強調建立標準化協議、提供培訓及進行驗證的重要性，以確保AI工具的可靠性。此外，數位化有助於提升醫療可及性，特別是在偏遠地區。總之，數位化將改善全球診斷的準確性與效率，解決相關挑戰是關鍵。 PubMed DOI

你的計畫聽起來真是太厲害了！把儀表板和ChatGPT整合，讓你能更好地監測疾病指標和趨勢，這樣不僅能快速應對健康挑戰，還能支持世界衛生組織的健康覆蓋目標。透過這個協調的框架追蹤各地的傳染病，你正在改善健康結果，確保資源能有效分配到最需要的地方。這種創新對於縮小健康差距和幫助服務不足的人群非常重要！ PubMed DOI

慢性腎臟病患者在拉丁美洲常因地理、經濟、資訊不足及心理障礙，無法及時獲得腎臟照護。除了治療，還要加強預防、早期發現、衛教和心理支持。政府、醫療單位、學界和病友團體都要攜手合作，才能讓腎臟照護更公平、更普及，讓大家都能受惠。 PubMed DOI

自1993年起，拉丁美洲透析與腎臟移植登錄系統在20國收集腎臟替代治療資料，靠各國腎臟學會、SLANH和泛美衛生組織合作。本文回顧該系統截至2022年的組織架構和運作發展。 PubMed DOI

在低收入和中等收入國家，兒童腎臟病的發生率和死亡率都比高收入國家高，主要是因為診斷和治療資源不足，很多孩子沒被發現或治療。問題包括醫療資源短缺、經濟困難和可預防的感染。建議推動平價透析、加強醫療訓練、發展新診斷工具，並促進國際合作，呼籲全球投入更多資源改善現況。 PubMed DOI