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這項研究開發了一個簡單的風險評分工具,能預測腎臟移植後一年內發生BK病毒腎病的機率。評分依據包括:受贈者年齡超過50歲、男性,以及有腎臟移植病史。這個模型準確度中等(AUC 0.65),可協助找出高風險病人,幫助醫師提早規劃預防措施。 PubMed DOI


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接受ABO不相容腎移植的病人容易出現BK病毒腎病變,可能是因為免疫抑制較強,而非ABO不相容本身的特性。研究比較了ABO不相容、HLA不相容和標準風險移植接受者的TTV水平,結果顯示ABO不相容病人的TTV水平較高,且有更多BK病毒相關併發症,顯示強烈的免疫抑制增加罹患BK病毒腎病變的風險。 PubMed DOI

BK多瘤病毒(BKV)感染對兒童腎臟移植的存活率影響重大。復旦大學附屬兒童醫院的研究分析了217名兒童患者,發現13.4%在移植後約5.8個月出現BKV感染,其中3.6%進展為BKV腎病,導致兩例移植物失敗。研究指出,BKVN患者的腎小管過濾率顯著低於未感染者。主要風險因素包括年齡較小、先天性腎臟畸形及移植前CMV陰性。結果強調了對高風險兒童的監測重要性,以改善移植物的結果。 PubMed DOI

在腎臟移植受者中,BK多瘤病毒相關腎病會影響移植物存活率。標準治療是減少免疫抑制來清除BKPyV-DNA,但這可能增加排斥風險。國際CERTAIN研究針對195名兒童KTR進行評估,結果顯示BKPyV-DNAemia會使晚期T細胞介導的排斥反應、供體特異性HLA抗體及移植物功能惡化的風險增加超過兩倍。研究建議在減少免疫抑制期間,應定期篩檢供體特異性抗體並密切監測移植物功能。 PubMed DOI

BK多瘤病毒(BKPyV)在腎臟移植中是一大挑戰,常引發BK多瘤病毒相關腎病(BKPyVAN),可能導致移植物早期失敗。雖然減少免疫抑制可降低風險,但也可能增加急性排斥反應的機會。腎臟活檢是診斷BKPyVAN的最佳方法,但可能出現假陰性。現階段缺乏標準化的檢測方法及隨機對照試驗來確定最佳治療策略。對BKPyV的生物學了解仍不夠,需進一步研究以發展針對性抗病毒療法。此文回顧了BKPyVAN的診斷與治療現狀,並強調最新的研究進展。 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

這項研究分析了截至2020年1月1日瑞典腎臟移植受者的數據,旨在找出嚴重COVID-19的風險因素。主要發現包括:男性風險較高,49-68歲受者風險最高;移植超過5年的患者風險較低;透析年限越長風險越高;來自已故捐贈者的腎臟風險較高;使用特定免疫抑制劑與嚴重COVID-19有關。研究強調,腎臟移植受者需特別關注,未來需針對這群人制定預防和治療策略。 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

這項研究針對腎臟移植病人的血液免疫細胞變化,建立了個人化的監測參考值。團隊分析了不同時期的數據,找出影響免疫細胞的關鍵因素,並用這些資訊建立預測模型,幫助醫師更精準地追蹤和照顧移植病人,提升免疫監測的準確度。 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