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這項研究針對中國兒童,調整了Q-based公式,用血清肌酸酐來估算腎絲球過濾率(GFR),並根據本地數據修正參數。新公式已在大規模兒童族群驗證,能有效辨識急性腎損傷(AKI),且有AKI的病童住院死亡風險較高。研究也建立了中國健康兒童的GFR參考值,發現和年輕成人差不多。這個新公式簡單又實用,適合在中國兒童臨床使用。 PubMed DOI


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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

這項研究探討了新生兒重症監護病房中嬰兒四年內的腎功能,重點在血清肌酸酐和腎小球過濾率(GFR)。共納入138名患者,大多數為早產兒。主要發現包括:足月新生兒的肌酸酐水平穩定下降,而早產嬰兒則先上升後下降,且肌酸酐與妊娠週數呈反比。GFR在早產新生兒出生後24小時下降後再上升,足月新生兒則持續上升。研究強調在新生兒特別是生命初週,需密切監測腎功能,以應對生理變化和臨床因素的影響。 PubMed DOI

這項研究評估了不同方程式在癌症患者中估算腎小球過濾率(GFR)的效果,並與尿液中iothalamate清除測得的GFR(mGFR)進行比較。研究發現,肌酸酐-胱蛋白酶C CKD-EPI方程式的表現最佳,偏差最小且精確度高,特別適用於實體腫瘤和血液腫瘤患者。相對而言,Cockcroft-Gault方程式的精確度最低,而僅依賴單一標記的方程式則不如雙標記方程式可靠。建議在癌症患者的GFR評估中,使用結合肌酸酐和胱蛋白酶C的方程式。 PubMed DOI

本研究探討中國兒童的24小時尿蛋白/肌酸酐比率(24hUPCR)和尿微量白蛋白/肌酸酐比率(UMACR)在年齡和性別上的特徵,並建立參考範圍。研究納入200名健康兒童,年齡2至15歲,結果顯示這兩項指標與年齡、身高、體重及BMI顯著相關,且女性的數值高於男性。關鍵年齡點為6歲和8歲。研究提供了不同年齡和性別的參考範圍,強調考慮這些因素對臨床應用的重要性。 PubMed DOI

急性腎損傷(AKI)在住院兒童中常見,因此開發可靠的預測模型來評估AKI後的結果非常重要。本研究分析了來自中國兩家兒童醫院的8,205名AKI住院兒童,主要評估住院死亡率及28天內需透析的情況。研究使用遺傳算法選擇特徵,並採用隨機森林模型進行預測,結果顯示該模型在預測住院死亡率的AUROC達0.854,透析需求的AUROC更高達0.889,且表現優於傳統的兒童重症疾病評分,顯示出良好的臨床應用潛力。 PubMed DOI

這篇評論探討了在兒童中測量腎小球過濾率(GFR)的方法,並指出了這個領域的挑戰與進展。直接測量GFR相當複雜且需侵入性程序,而血清肌酸酐(SCr)則是較易取得且成本效益高的生物標記,常用於臨床。不過,兒童的SCr水平因年齡和性別而異,讓腎功能解讀變得困難。透過身高調整或與健康人群中位數比較,可以提高SCr估算GFR的準確性。此外,胱蛋白酶C(cystatin C)也逐漸成為有價值的替代標記,增強對小兒腎功能的評估。這篇評論總結了近期在兒童GFR測量技術的發展。 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

這篇研究發現,在小兒血液腫瘤科病人中,不同的腎功能估算公式(如bedside Schwartz、5SJ等)準確度都差不多,沒有哪一個特別突出。而且,使用類固醇或有發炎也不會影響cystatin C或GFR的估算結果。 PubMed DOI

這項研究用族群藥物動力學方法,比較^51Cr-EDTA和^99mTc-DTPA兩種腎臟過濾率測量方式在接受化療的兒童身上的表現。結果發現,兩種方法沒有明顯差異,證實在兒童族群中都適用,跟成人的結果一致。研究也指出,族群藥物動力學方法很適合用來比較不同藥物。 PubMed DOI

這項研究分析180位敗血性休克兒童,發現44.4%會發生急性腎損傷(AKI)。身高較高、蛋白尿、procalcitonin和BUN偏高、base excess偏低、PT延長都是AKI的危險因子,及早用抗生素則有保護效果。研究也建立了一個準確度高的風險預測圖,能幫助醫師早期辨識高風險兒童並及時治療,提升預後。 PubMed DOI