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引用：Li-Kim-Moy J，Phillips A，Morgan A等。活衰减疱疹带状疱疹后传播的水痘带状疱疹病毒感染： 引用：George C，Hill J，Nqebelele U等。利用南非糖尿病预防计划筛查慢性肾脏疾病：O 纳瓦拉糖尿病患者的心血管风险（... 对COVID-19风险的看法，疫苗接种和... 强迫症：方案 nati 的回顾性分析
抽象目的是通过评估参与该计划的人的CKD案例来评估现有筛查计划（南非糖尿病预防计划（SA-DPP））的可行性（SA SA-DPP）。在2017年至2019年之间进行的设计观察性研究。在南非开普敦设置16个资源 - 贫困社区。参与者的690名参与者，年龄在25至65岁之间，被非洲糖尿病风险评分确定为2型糖尿病（T2DM）的高风险。主要结果衡量参加SA-DPP的人中CKD的患病率。在社区中筛选的2173个人的结果，有690名参与者接受了进一步的测试。中有9.6％（n = 66）和18.1％（n = 125）的T2DM和CKD（定义为估计的肾小球滤过率（EGFR）<60 mL/ min/ min/ min/ 1.73 m/ 1.73 m 2和/或/或/或/或/或/或白蛋白到白蛋白到creatinine> 3 mg/ mg/ mg/ mml）。分别具有CKD的人，73.6％（n = 92），17.6％（n = 22）和8.8％（n = 11）分别为第1、2和3阶段。分别为蛋白尿（EGFR≥90ml/min/min/1.73 m 2），10.2％和3.8％的参与者分别为蛋白尿，分别为第2和3阶段。患有T2DM和高血压的人分别为22.7％和19.8％的CKD。结论一个事实，即几乎五分之一的参与者被确定为T2DM的高风险，CKD强调了在现有筛查计划中包括肾功能标记的价值。通过使用机会主义方法来筛选高危个体，可以识别并适当治疗患有CKD的人以减少疾病进展。
健康的社会驱动因素可预测年度慢性肾脏病筛查和疾病发展
健康的社会驱动因素 (SDOH) 会影响常规护理的可及性，包括慢性肾病 (CKD) 的年度筛查。临床实践指南建议在诊断出高血压 (HTN) 或 2 型糖尿病 (T2DM) 后进行定期筛查。我们探讨了 SDOH 与新诊断的 HTN 和/或 T2DM 患者的年度 CKD 筛查和 CKD 发展之间的关系。提取了 2015 年至 2018 年期间新诊断为 HTN 和/或 T2DM 的 235,208 名患者的电子健康记录，并进行了三年的跟踪，以评估 CKD 的筛查和发展情况。多变量逻辑回归模型评估了 SDOH 与筛查和发展之间的关联。与商业患者相比，拥有公共保险的患者的筛查几率低 66%，而与在职患者相比，退休人员的筛查几率高 25%。与白人和在职患者相比，黑人患者接受筛查的可能性是白人的两倍多，退休人员患 CKD 的可能性是白人的两倍。黑人和退休患者的 CKD 发病率可能是由于频繁筛查所致，而公共医疗保险中较低的筛查率凸显了影响医疗保健机会的可能上游因素。
朝着硝酸和碳化钯纳米颗粒的操作窗口进行定向催化
抽象心力衰竭（HF）和慢性肾脏疾病（CKD）是两种病理状况，普通人群患病率很高。当他们在同一患者中共存时，观察到他们之间的严格相互作用，以便受影响的患者需要临床多学科和个性化管理。HF和CKD的诊断依赖于患者的体征和症状，但是需要几种其他工具，例如基于血液的生物标志物和成像技术，以阐明和区分这些疾病的主要特征。由于HF中新推荐的药物而导致的生存率提高了，越来越挑战医生管理多种疾病的患者，尤其是在CKD的情况下。但是，这些药物在HF和CKD患者中的安全给药通常具有挑战性。知道每种药物可以使用哪种肌酐或肾脏清除值是基本的。在这篇评论中，我们试图对这个相当复杂的主题进行深入了解，以便获得更清晰的想法，并更加精确地参考HF和CKD的诊断评估和治疗管理。
慢性肾病患者的多学科治疗：从预防到透析 Helena Martins Viol ¹、Jessica da Silva Campos
摘要 本文探讨了治疗 CKD 的复杂性，人口老龄化和糖尿病、高血压等慢性病的增加使 CKD 的状况更加恶化。在巴西，这种疾病的发病率尤其高，受影响的人数超过1000万人，凸显了采取多学科方法的必要性。目的是探索 CKD 的多学科治疗策略，从预防到透析，并强调护理协调如何改善临床结果和患者的生活质量。我们采用了定性和探索性文献综述，从 PubMed 和 SciELO 等来源收集数据。搜索词与 CKD 及其多学科治疗相关，将它们与布尔运算符相结合以涵盖所有相关观点。研究表明，CKD会导致肾元损失和高滤过需求增加，从而引起肾功能衰竭。早期识别风险因素和管理合并症至关重要。治疗包括调整饮食、使用远程医疗、患者教育和心理社会支持，对于符合条件的人来说，肾移植是更好的选择。 CKD 的管理需要综合和多学科护理来解决其复杂性。实施有效的公共卫生政策依然面临挑战。卫生专业人员和政策制定者之间的合作对于降低 CKD 的患病率和优化其治疗至关重要，促进将个人和集体健康联系起来的整体方法。关键词：慢性肾脏病；多学科治疗；预防;透析。
慢性肾脏疾病的成年人中的全外观测序
hronic肾脏疾病（CKD）影响约14％的美国人（1，2）。这些人的发病率和死亡率比一般人群高10至15倍（1，3）。在大多数CKD患者中，诊断是基于标准的办公室检查，有时还基于肾脏活检发现。然而，早期CKD通常在临床上保持沉默，仅基于临床数据来区分亚型。因此，在许多人中，肾脏失败的确切原因仍然未知。大约10％至25％的CKD患者注意肾病的家族史（4-6），这表明在许多情况下，该疾病具有遗传性成分。基因组技术的最新进展，例如染色体微阵列和大规模平行（“下一代”）测序，以适度的成本和精确的定义
内分泌和代谢药物咨询
• 讨论证据和不确定性，即对于任何给定的 A1C 降低，患有 1 型糖尿病 (T1D) 和慢性肾病 (CKD) 的患者在微血管疾病方面比没有 CKD 的 T1D 患者获得更大的益处。在讨论中，请考虑不同的 KDIGO CKD 类别，这些类别均按 eGFR（45 至 <60 mL/min/1.73 m 2、60 至 <90 mL/min/1.73 m 2 和 ≥90 mL/min/1.73 m 2）和 UACR（<30 mg/g；30 至 <300 mg/g；≥300 mg/g）分类。讨论使用索他格列净后，在 CKD 严重程度范围内预期的 A1C 降低所带来的临床益处的大小，同时考虑 eGFR 和 UACR。
学校 大洲 国家 城市 疾病 资金来源
NIDDK 慢性肾病 (CKD) 个体 在恶性载脂蛋白 L1 (APOL1) 中。大约 13% 的非裔美国人和 25% 的西非人携带高风险肾脏基因型，由两种 APOL1 风险变体 G1 和 G2 的任意组合组成。此重新提交的国家糖尿病和消化肾病研究所以患者为导向的研究职业发展奖 (K23) 旨在支持波士顿大学医学院助理教授 Titilayo Ilori 博士，他希望建立专注于机制和介入研究的职业生涯，研究饮食因素和生活方式对资源匮乏和充足环境中 CKD 发病率和进展的影响，特别是在遗传和基因组风险变异的背景下。Ilori 博士之前的研究重点是 CKD 的健康差异以及肾脏疾病中营养相关暴露和结果的二次数据分析。 Ilori 博士打算扩大她的研究范围，设计前瞻性研究来研究饮食中钠和钾在非洲人 CKD 进展和 APOL1 肾病中的作用。因此，她的 K23 培训侧重于获得全球健康研究、CKD 营养和遗传流行病学、纵向数据分析中的统计遗传学和高级生物统计学技能以及 CKD 的生物标志物。我们提出了一个研究项目，利用非洲人类遗传和健康肾脏疾病研究网络并解决以下研究目标：1) 通过对非洲人 24 小时尿液收集进行评估，对饮食中钠、钾和草酸盐摄入量之间的关联进行横断面和前瞻性检查；2) 进行横断面和前瞻性研究以确定饮食模式与 CKD 和 CKD 进展之间的关联； 3) 饮食：基因相互作用研究，以检查饮食因素（钠、钾、草酸盐或饮食模式）是否会改变 APOL1 肾基因型对 CKD 进展的影响。这是一个重要的项目，因为它可以确定饮食因素是否是 SSA 非洲人 CKD 进展的可改变风险因素，而 SSA 的透析和肾移植费用高昂。此外，饮食改变高风险 APOL1 肾风险等位基因患者的肾病风险的证据可能对研究 APOL1 肾病的新治疗靶点很重要。Elijah Paintsil
机器学习模型，以预测...
4 md.devendran@gmail.com摘要：慢性肾脏病（CKD）是一个重大的全球健康问题，通常导致肾脏衰竭，需要昂贵的医疗治疗，例如透析或移植。早期检测CKD对于及时干预和改善患者预后至关重要。 该项目旨在开发基于机器学习的预测模型，以便在早期诊断CKD。 通过利用一系列临床特征，例如年龄，血压，血糖和其他相关的生物标志物，我们采用机器学习算法，包括决策树，随机森林和支持向量机（SVM），以预测患者开发CKD的患者的可能性。 本研究中使用的数据集包括具有各种肾脏状况的患者的病历，并应用了诸如归一化和缺失数据处理的预处理技术以确保模型的鲁棒性。 使用诸如准确性，精度，召回和F1得分等指标评估模型的性能，以确保可靠的预测。 这种方法不仅旨在提高诊断准确性，而且还提供了一个数据驱动的解决方案，以帮助医疗保健专业人员做出明智的决策。 该项目的结果可以有助于更好地管理CKD，最终有助于减轻医疗保健系统的负担并改善患者护理。早期检测CKD对于及时干预和改善患者预后至关重要。该项目旨在开发基于机器学习的预测模型，以便在早期诊断CKD。通过利用一系列临床特征，例如年龄，血压，血糖和其他相关的生物标志物，我们采用机器学习算法，包括决策树，随机森林和支持向量机（SVM），以预测患者开发CKD的患者的可能性。本研究中使用的数据集包括具有各种肾脏状况的患者的病历，并应用了诸如归一化和缺失数据处理的预处理技术以确保模型的鲁棒性。使用诸如准确性，精度，召回和F1得分等指标评估模型的性能，以确保可靠的预测。这种方法不仅旨在提高诊断准确性，而且还提供了一个数据驱动的解决方案，以帮助医疗保健专业人员做出明智的决策。该项目的结果可以有助于更好地管理CKD，最终有助于减轻医疗保健系统的负担并改善患者护理。
AI驱动的慢性肾脏病预测
4 md.devendran@gmail.com摘要：慢性肾脏病（CKD）是一个重大的全球健康问题，通常导致肾脏衰竭，需要昂贵的医疗治疗，例如透析或移植。早期检测CKD对于及时干预和改善患者预后至关重要。 该项目旨在开发基于机器学习的预测模型，以便在早期诊断CKD。 通过利用一系列临床特征，例如年龄，血压，血糖和其他相关的生物标志物，我们采用机器学习算法，包括决策树，随机森林和支持向量机（SVM），以预测患者开发CKD的患者的可能性。 本研究中使用的数据集包括具有各种肾脏状况的患者的病历，并应用了诸如归一化和缺失数据处理的预处理技术以确保模型的鲁棒性。 使用诸如准确性，精度，召回和F1得分等指标评估模型的性能，以确保可靠的预测。 这种方法不仅旨在提高诊断准确性，而且还提供了一个数据驱动的解决方案，以帮助医疗保健专业人员做出明智的决策。 该项目的结果可以有助于更好地管理CKD，最终有助于减轻医疗保健系统的负担并改善患者护理。早期检测CKD对于及时干预和改善患者预后至关重要。该项目旨在开发基于机器学习的预测模型，以便在早期诊断CKD。通过利用一系列临床特征，例如年龄，血压，血糖和其他相关的生物标志物，我们采用机器学习算法，包括决策树，随机森林和支持向量机（SVM），以预测患者开发CKD的患者的可能性。本研究中使用的数据集包括具有各种肾脏状况的患者的病历，并应用了诸如归一化和缺失数据处理的预处理技术以确保模型的鲁棒性。使用诸如准确性，精度，召回和F1得分等指标评估模型的性能，以确保可靠的预测。这种方法不仅旨在提高诊断准确性，而且还提供了一个数据驱动的解决方案，以帮助医疗保健专业人员做出明智的决策。该项目的结果可以有助于更好地管理CKD，最终有助于减轻医疗保健系统的负担并改善患者护理。