研究評估了根據糖尿病病況對大批人群進行腎臟濾過率（GFR）估算方程式的表現，比較了歐洲腎功能聯盟（EKFC）方程式使用血清肌酸酐和半胱氨酸蛋白酶C。EKFCcrea+cys方程式的準確性優於單一生物標記方程式。雖然非糖尿病患者的GFR估算準確性似乎較高，但主要是因為GFR水平不同，而非糖尿病病況。 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

這篇系統性回顧發現，若用cystatin C算出的腎功能（eGFRcys）明顯低於用creatinine算的（eGFRcr），死亡和心血管事件風險會增加；反之，eGFRcys高於eGFRcr時，風險較低。eGFR不一致可當作預測健康風險的指標，但還需要更多研究來標準化定義和測量方式。 PubMed DOI

英國一項大型研究發現，腎功能指標eGFR_diff（cystatin C eGFR減去creatinine eGFR）越高，未來罹患冠狀動脈疾病（CAD）風險越低；反之，eGFR_diff越低或為負值，CAD風險越高。這個關聯不受遺傳風險影響，eGFR_diff有望成為預防CAD的新指標。 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

這項研究發現，肥胖會明顯導致腎功能變差，尤其是用cystatin C來評估時才看得出來，用creatinine則沒這關聯。影像和遺傳分析也支持這結果，提醒大家在研究肥胖和慢性腎臟病時，選對腎功能指標很重要。 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

這項研究指出，用尿液白蛋白/肌酸酐比值（UACR）加體重，就能準確估算每日蛋白尿，效果跟加上年齡、性別一樣好。BMI低於28.5的人只用UACR就夠，BMI高於28.5的人則建議加上體重，準確度會更高。年齡和性別其實沒什麼幫助，這樣估算方式更簡單，臨床上也更方便。 PubMed DOI

CKD盛行率會因eGFR公式、檢測標記和研究族群不同而變化。新版CKD-EPI公式讓美國黑人CKD盛行率上升，非黑人下降；但在印度和部分非洲族群可能低估CKD，EKFC公式能改善這問題。用EKFC或cystatin C公式，估算CKD盛行率通常比creatinine公式高。選擇不同公式和標記，會大幅影響CKD盛行率的結果，對各族群影響也很大。 PubMed DOI