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World File Search System肾脏
慢性肾脏疾病，透析和气候变化
气候变化是由于温室气体（GHG）排放到大气中，其主要来源是化石燃料（煤炭，石油或天然气）的燃烧，占所有二氧化碳（CO2）排放的近90％。这种气体不是最强大，但最丰富的气体的半衰期为1000年，并且根据Mauna Loa天文台（夏威夷）的数据，其当前浓度超过418.90 ppm。其他温室气体是甲烷（CH 4），一氧化二氮（N 2 O），液化气体和水蒸汽。甲烷（比CO 2的效力高25倍）是通过厌氧分解自然产生的，而其他来源是森林矿石，反刍动物消化，油提取物（占排放量的18％），水稻种植（10％的排放）或陆地上的Garbage分解（7％）。n 2 O，有一个世纪的半衰期，为300
对糖尿病肾脏疾病的肾小管洞察力
糖尿病肾病（DKD），也称为糖尿病性肾病，是一种严重的并发症，会影响大量糖尿病患者。这是全球终末期肾脏疾病的主要原因。传统上，DKD被视为一种以肾小球为中心的疾病，重点是肾肾小球发生的损害。然而，新兴的研究阐明了肾小管在DKD的发病机理和进展中的关键作用。本文旨在探讨DKD的肾小管范围，并揭示了肾小管和疾病进展之间的复杂相互作用。他们积极参与炎症，纤维化和免疫反应，使其成为DKD发病机理的关键参与者。在糖尿病条件下，肾小管在结构和功能上经历了深刻的改变，导致管状损伤，间质性炎症和进行性纤维化。糖尿病肾病（DKD），也称为糖尿病性肾病，是全球终末期肾脏疾病的主要原因[1]。虽然糖尿病已损害了肾脏，但最近的研究揭示了肾小管在DKD的发育和发展中的关键作用。传统上，肾小球功能障碍被认为是DKD的主要驱动力，但新出现的证据表明，管状损伤在这种令人衰弱的状况的发病机理中起关键作用。在本文中，我们探讨了DKD的肾小管中心的视角，并讨论了肾小管损伤所涉及的关键机制。
来自代谢运动心脏肾脏的分析
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HIV感染中的肾脏并发症
人类免疫缺陷病毒（HIV）感染是全球重大健康挑战，会影响包括肾脏在内的多个器官系统。HIV感染的肾脏表现是多种多样的，包括从急性肾脏损伤（AKI）到慢性肾脏病（CKD）的各种疾病，具有与病毒本身有关的不同病理机制，机会性感染，机会性感染和抗逆转录病毒疗法（ART）[1] [1]。了解这些肾脏并发症对于优化艾滋病毒患者的管理以及缓解相关的发病率和死亡率至关重要。艾滋病毒对肾脏的直接影响是由艾滋病毒相关肾病（Hivan）举例说明的。Hivan的特征是倒塌的局灶性分段性肾小球硬化症（FSGS），微囊管状扩张和间质性炎症。在临床上，患者经常出现蛋白尿，肾病综合征和迅速进行性肾功能障碍[2]。HIVAN的发病机理涉及通过HIV直接感染肾上皮细胞，导致细胞增殖，凋亡和足细胞损伤失调。有效的艺术大大降低了Hivan的发病率；但是，它仍然是未经治疗或晚期诊断患者中CKD的重要原因[3]。
人工智能在肾脏疾病中的作用
人工智能（AI）作为一门先进的科学技术，在医学领域得到了广泛的应用，主要应用于疾病的早期发现、诊断和管理。由于患者数量巨大，肾脏疾病仍然是一个全球性的健康问题，其诊断和治疗仍面临挑战。AI可以考虑到个人情况，做出合适的决策，有望在肾脏疾病管理方面取得长足进步。本文，我们回顾了当前AI在肾脏疾病预警系统、诊断辅助、指导治疗和评估预后方面的应用研究。虽然与AI在肾脏疾病中的应用相关的研究数量很少，但AI在肾脏疾病管理中的潜力已被临床医生所认可；未来AI将大大提高临床医生的临床实践能力。
利用人工智能表征肾脏肿瘤
我们正处于第四次工业革命时代，其特点是信息和通信技术的融合。在第四次工业革命的要素中，人工智能（AI）是最大的组成部分，是指机器模仿和执行人类认知任务的计算能力。这些发展已经影响到我们生活的许多方面，例如购物、音乐、艺术、自动驾驶和医疗领域。人工智能可以在不带个人感情的情况下提供一致的结果，节省时间和金钱，并通过自动化减少人力劳动。机器学习使用算法来分析数据，从数据中学习，并根据所学内容做出明智的决策。深度学习是一种创建人工神经网络的技术，该神经网络可以自行学习，并通过将算法组织成层来做出智能决策。可以通过堆叠多个数学建模的人工神经元来创建人工神经网络。深度学习中的“深度”一词并不意味着您获得了任何深刻的见解。相反，它只是代表了在连续层中学习的概念，通过这些层，可靠性会增加。训练有素的人工神经网络可以快速而强大地执行复杂的数据处理。深度学习的成功归功于克服现有神经网络局限性的算法的发展，以及图形处理单元和大数据等硬件的改进。如今，人工智能已应用于医学和医疗保健领域，以改善临床决策。肾细胞癌 (RCC) 是一种异质性肿瘤，其每种亚型都有相关的生物学行为、临床病程和对治疗的反应。近来，基于人工智能的肾肿瘤表征应用和研究显著增加，显示出诊断、预后和预测的准确性。
GFR 估计 - 国家肾脏基金会
预计只有在稳定状态下，内源性滤过标志物的血清水平以及由这些标志物得出的 eGFR 才是 mGFR 的准确指标。图 2 显示了 GFR 急剧变化后滤过标志物水平的假设变化以及基于该标志物估算的 GFR。12在非稳定状态下，滤过标志物和 eGFR 水平的变化率和方向反映了 GFR 变化的幅度和方向，但不能准确反映 GFR 水平。如图 2 所示，GFR 下降后，eGFR 的下降幅度小于 GFR 的下降幅度，因此 eGFR 超过 GFR。相反，GFR 上升后，eGFR 的上升幅度小于 GFR 的上升幅度，因此 eGFR 小于 GFR。随着血清水平接近新的稳定状态，eGFR 接近 GFR，滤过标志物的水平与 GFR 成反比。标志物的上升速度不仅反映了 GFR 降低的严重程度，也反映了非 GFR 决定因素。
糖尿病控制和慢性肾脏疾病
慢性肾脏疾病（CKD）是糖尿病和相关并发症的猖ramp。慢性肾脏疾病和终末期肾脏疾病在超过10％的世界人口中正在发展，并且主要影响老年人，妇女，少数民族和患有糖尿病和超敏反应的患者。CKD的早期阶段通常很安静；因此，许多人没有意识到自己的状况。此评论的数据是从Google Scholar，Scopus，PubMed，Elsevier，Cochrane，Sage，Medline和Web of Science收集的。从2018 - 2023年选择了研究，使用糖尿病管理，慢性肾脏疾病，微量白蛋白尿，范围内的目标时间，禁食葡萄糖，管理方式，生活方式改良，药物治疗，药物治疗和饮食控制等关键字。尽管血糖水平太不可预测而无法提供可靠的评估，但使用了反映长期血糖负荷的措施。审查后收集的结果表明，最佳血糖控制以及生活方式药物和饮食控制有助于DM患者的更好结果，尤其是对微血管损伤。而，HBA1C是长期血糖管理的最著名的血糖生物标志物。随着生活方式的变化，可以减少CKD的发生，例如增加体育锻炼，营养食品和消耗。这表明有效的治疗方法正在进步。该评论讨论了不同的CKD管理参数。作者已经讨论了该疾病的治疗标准和方案，例如药理学疗法，生活方式修饰，体育活动和胰岛素治疗，得出的结论是，为了避免CKD，至关重要的是要专注于潜在问题，包括高血糖，高血压，高血压，高血压，微育蛋白酶，微量肌张力，抑郁行为和吸烟。
高能量进食和晚期肾脏疾病
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肾脏疾病咨询委员会 2024 年度...
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