本研究探討慢性腎病（CKD）患者建立血管通路的最佳時機，發現使用腎衰竭風險方程式（KFRE）≥40%作為風險閾值，比傳統的估計腎小管過濾率（eGFR）<15 mL/min/1.73 m²更有效。分析238名患者的數據，結果顯示在中位隨訪10.7個月內，77.6%的患者在KFRE≥40%下發展為末期腎病（ESKD），而eGFR則為65.8%。研究建議在計劃CKD患者的血管通路時，應優先考慮KFRE閾值，以降低過早建立動靜脈瘻管的風險。 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

這項研究評估了不同的腎小球過濾率（eGFR）公式在檢測糖尿病患者腎病的效果，並以iohexol清除率作為金標準。共93名患者參與，結果顯示基於肌酸酐的EKFC公式在準確性和偏差上優於CKD-EPI公式，而基於胱蛋白酶C的公式則無顯著差異。結合肌酸酐和胱蛋白酶C的公式表現最佳，準確性最高、偏差最低。研究建議EKFC公式略有優勢，但結合公式效果最佳。 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

這項針對3,714位慢性腎臟病患者的研究發現，虛弱指數（FI）是預測存活率最準的指標，甚至比其他臨床或實驗室數據還要準。研究團隊用11個關鍵變項建立預測模型，可精準預測1到10年的存活率。FI分數的風險比特別高，顯示FI在評估CKD患者預後時非常重要。 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

虛弱在慢性腎臟病患者中很常見，會增加腎衰竭和死亡風險。研究發現，KFRE 低估有虛弱患者的腎衰竭風險，但若用 cystatin C 估算腎功能並考慮死亡風險，預測會更準確。醫師在評估時，應同時考量虛弱和相關因素。 PubMed DOI

這項西班牙多中心研究發現，KFRE 4變數模型能有效預測晚期慢性腎臟病患者進展到末期腎臟病，準確度（AUC 0.76）優於8變數版本。KFRE適合用來評估西班牙患者的ESRD風險，但在本地應用前還需要部分調整。 PubMed DOI

這項西班牙研究發現，約一半糖尿病患者的腎臟問題其實不是糖尿病腎病，且這些人的預後較好。研究也提出五項臨床指標，幫助醫師預測患者是否屬於非糖尿病性腎臟病，協助決定是否需要做腎臟切片。 PubMed DOI

這項瑞典大型研究發現，利用KFRE（腎衰竭風險方程式）來決定慢性腎臟病患者是否需轉介腎臟科，比傳統方法更精準。經本地數據調整後，能減少約23–25%不必要的轉介，同時仍能找出大多數高風險患者。若採用5年風險9–15%的KFRE門檻，能在敏感度和特異度間取得最佳平衡，有助提升醫療資源運用與病患照護品質。 PubMed DOI