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糖尿病和血糖变异性增加了肾移植后的30天再入院率
1。Jencks SF，Williams MV，Coleman EA。 在医疗保险费用服务计划中的患者之间进行了重新培训。 n Engl J Med。 2009; 360（14）：1418-1428。 2。 Umpierrez GE，Isaacs SD，Bazargan N，You X，Thaler LM，Kitabchi AE。 高血糖：未诊断糖尿病患者的院内致命的独立标记。 J Clin内分泌Metab。 2002; 87（3）：978-982。 3。 Williams LS，Rotich J，Qi R等。 入院高血糖对急性缺血性中风的死亡率和成本的影响。 神经病学。 2002; 59（1）：67-71。 4。 Foo K，Cooper J，Deaner A等。 单个血清葡萄糖测量可以预测整个急性冠状动脉综合征的不良结果。 心。 2003; 89（5）：512-516。 5。 Whitcomb BW，Pradhan EK，Pittas AG，Roghmann MC，Perencevich En.ImpactofadiserfasshypardimenshyperglyperglycemiaonhospitallitaliceInvariousInvarious重症监护病房人口。 Crit Care Med。 2005; 33（12）：2772-2777。 6。 医疗保险和医疗补助服务中心。 还原计划。 2022年1月7日访问。https：// wwwcmsgov/wwwcmsgov/medicare/medicare-fee-for-service-payment/acuteInpatientpps/readmissions-reduction-reduction-recragram 7。 Saghafian S，Hopp WJ。 公开报告可以治愈医疗保健吗？ 质量透明度在改善患者提供者对齐方面的作用。 操作res。 2020; 68（1）：71-92。 8。 Saghafian S，Hopp WJ。 NAM视角。 9。Jencks SF，Williams MV，Coleman EA。在医疗保险费用服务计划中的患者之间进行了重新培训。n Engl J Med。2009; 360（14）：1418-1428。 2。 Umpierrez GE，Isaacs SD，Bazargan N，You X，Thaler LM，Kitabchi AE。 高血糖：未诊断糖尿病患者的院内致命的独立标记。 J Clin内分泌Metab。 2002; 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59（1）：67-71。4。Foo K，Cooper J，Deaner A等。 单个血清葡萄糖测量可以预测整个急性冠状动脉综合征的不良结果。 心。 2003; 89（5）：512-516。 5。 Whitcomb BW，Pradhan EK，Pittas AG，Roghmann MC，Perencevich En.ImpactofadiserfasshypardimenshyperglyperglycemiaonhospitallitaliceInvariousInvarious重症监护病房人口。 Crit Care Med。 2005; 33（12）：2772-2777。 6。 医疗保险和医疗补助服务中心。 还原计划。 2022年1月7日访问。https：// wwwcmsgov/wwwcmsgov/medicare/medicare-fee-for-service-payment/acuteInpatientpps/readmissions-reduction-reduction-recragram 7。 Saghafian S，Hopp WJ。 公开报告可以治愈医疗保健吗？ 质量透明度在改善患者提供者对齐方面的作用。 操作res。 2020; 68（1）：71-92。 8。 Saghafian S，Hopp WJ。 NAM视角。 9。Foo K，Cooper J，Deaner A等。单个血清葡萄糖测量可以预测整个急性冠状动脉综合征的不良结果。心。2003; 89（5）：512-516。 5。 Whitcomb BW，Pradhan EK，Pittas AG，Roghmann MC，Perencevich En.ImpactofadiserfasshypardimenshyperglyperglycemiaonhospitallitaliceInvariousInvarious重症监护病房人口。 Crit Care Med。 2005; 33（12）：2772-2777。 6。 医疗保险和医疗补助服务中心。 还原计划。 2022年1月7日访问。https：// wwwcmsgov/wwwcmsgov/medicare/medicare-fee-for-service-payment/acuteInpatientpps/readmissions-reduction-reduction-recragram 7。 Saghafian S，Hopp WJ。 公开报告可以治愈医疗保健吗？ 质量透明度在改善患者提供者对齐方面的作用。 操作res。 2020; 68（1）：71-92。 8。 Saghafian S，Hopp WJ。 NAM视角。 9。2003; 89（5）：512-516。5。Whitcomb BW，Pradhan EK，Pittas AG，Roghmann MC，Perencevich En.ImpactofadiserfasshypardimenshyperglyperglycemiaonhospitallitaliceInvariousInvarious重症监护病房人口。Crit Care Med。2005; 33（12）：2772-2777。6。医疗保险和医疗补助服务中心。还原计划。2022年1月7日访问。https：// wwwcmsgov/wwwcmsgov/medicare/medicare-fee-for-service-payment/acuteInpatientpps/readmissions-reduction-reduction-recragram 7。Saghafian S，Hopp WJ。公开报告可以治愈医疗保健吗？质量透明度在改善患者提供者对齐方面的作用。操作res。2020; 68（1）：71-92。8。Saghafian S，Hopp WJ。NAM视角。9。质量透明度在医疗保健中的作用：挑战和潜在解决方案。2019。2019。Axelrod DA，Schnitzler MA，Xiao H等。对当代肾脏移植实践的经济评估。Am J移植。2018; 18（5）：1168-1176。 10。 Wolfe RA，McCullough KP，Leichtman AB。 对等待名单和移植患者的生存模型的可预测性：计算Lyft。 Am J移植。 2009; 9（7）：1523-1527。 11。 Wolfe RA，Ashby VB，Milford EL等。 对所有透析患者死亡率的比较，等待移植的透析患者以及第一次尸体移植的接受者。 n Engl J Med。 1999; 341（23）：1725-1730。 12。 美国卫生与公共服务部。 器官采购和移植网络。 2021年12月7日访问。https：// optntranstlanthrsagov/data/view-data-reports/build-advanced/2018; 18（5）：1168-1176。10。Wolfe RA，McCullough KP，Leichtman AB。对等待名单和移植患者的生存模型的可预测性：计算Lyft。Am J移植。2009; 9（7）：1523-1527。 11。 Wolfe RA，Ashby VB，Milford EL等。 对所有透析患者死亡率的比较，等待移植的透析患者以及第一次尸体移植的接受者。 n Engl J Med。 1999; 341（23）：1725-1730。 12。 美国卫生与公共服务部。 器官采购和移植网络。 2021年12月7日访问。https：// optntranstlanthrsagov/data/view-data-reports/build-advanced/2009; 9（7）：1523-1527。11。Wolfe RA，Ashby VB，Milford EL等。对所有透析患者死亡率的比较，等待移植的透析患者以及第一次尸体移植的接受者。n Engl J Med。1999; 341（23）：1725-1730。 12。 美国卫生与公共服务部。 器官采购和移植网络。 2021年12月7日访问。https：// optntranstlanthrsagov/data/view-data-reports/build-advanced/1999; 341（23）：1725-1730。12。美国卫生与公共服务部。器官采购和移植网络。2021年12月7日访问。https：// optntranstlanthrsagov/data/view-data-reports/build-advanced/
中国肾脏移植围手术期处理临床诊疗指南
【摘要】肾移植围手术期并发症发生率较高，肾移植围手术期管理是肾移植受者早日康复、肾功能顺利恢复的关键因素之一，也成为肾移植团队面临的新挑战。为进一步规范肾移植围手术期技术操作，提高肾移植围手术期临床诊疗水平，中华医学会器官移植分会、中国医师协会器官移植医师分会组织国内临床移植、护理、流行病学等相关领域专家，采用2009版牛津大学证据分级及推荐强度分级标准。本文针对肾移植围手术期的护理与监护、容量评估、营养与液体补液、水电解质酸碱平衡等22个临床问题提出了详细的循证建议，旨在通过循证临床实践改善我国肾移植围手术期的临床预后。
评论文章 在透析和肾移植患者中使用人工智能资源：文献综述
背景。本综述的目的是描述人工智能/机器学习 (AI/ML) 算法对透析和肾移植的当前研究和影响。已发表的研究从两个角度呈现：涵盖了哪些医学方面？使用了哪些 AI/ML 算法？方法。我们搜索了四个在血液透析 (HD)、腹膜透析 (PD) 和肾移植 (KT) 中使用 AI/ML 的电子数据库或研究。69 项研究分为三类：AI/ML 和 HD、PD 和 KT。我们在第一组中确定了 43 项试验，在第二组中确定了 8 项，在第三组中确定了 18 项。然后，根据算法类型对研究进行分类。结果。AI 和 HD 试验涵盖：(a) 透析服务管理、(b) 透析程序、(c) 贫血管理、(d) 激素/饮食问题和 (e) 动静脉瘘评估。PD 研究分为 (a) 腹膜技术问题、(b) 感染和 (c) 心血管事件预测。移植研究中的 AI 分为 (a) 管理系统（ML 用作移植前器官匹配工具）、(b) 预测移植物排斥、(c) 他克莫司治疗调节和 (d) 饮食问题。结论。尽管指南不愿意建议在日常实践中实施 AI，但有大量证据表明 AI/ML 算法可以比肾病专家更好地预测：透析期间的容量、Kt/V 和低血压或心血管事件。总而言之，这些试验报告了 AI/ML 对 G5D/T 患者的生活质量和生存的强大影响。在未来几年，人们可能会看到 AI/ML 设备的出现，这些设备有助于管理透析患者，从而提高生活质量和生存率。
您即将接受的遗体捐献移植
本信息适用于正在考虑是否接受肾移植的患者。它解释了移植前、移植中和移植后会发生什么。它还告诉您任何相关的风险和副作用。您已经收到一本小册子：肾移植，患者和亲属指南。它更详细地涵盖了以下大部分信息。肾移植有多成功？肾移植非常成功。到年底，每 100 例肾移植中就有超过 90 例成功。在圣乔治医院，每 100 例肾移植中就有超过 85 例在五年后仍然成功。一些肾脏在移植后不久衰竭的原因可能与肾脏、与手术相关的技术问题或患者可能存在的健康问题有关。如果您有任何特殊情况可能会增加移植失败的风险，我们将在您被列入移植等候名单时详细讨论。移植后的第一年，您的生命存在轻微风险（2% 到 5%）。这可能取决于移植时的其他健康状况和年龄。一年后，与继续进行透析相比，肾脏功能正常时的生命风险会降低。移植的成功率取决于许多因素，包括：
在肾移植受者中同源和异源COVID-19的疫苗接种方案
2019年冠状病毒病（Covid-19）大流行，迄今为止有670万人死亡（1）死亡，对医疗保健系统（2）和全球数十亿人的生活产生了重大影响（3，4）。今天，世界上许多国家正在寻求“新的正常”（5），因为当前的病毒变异似乎会引发严重疾病的频率（6，7）。在CoVID-199疫苗接种后免疫能力的个体开发了适应性免疫的所有效应机制，例如严重的急性急性呼吸道综合征冠状病毒2（SARS-COV-2） - 特定的中和中和中和抗体（NABS）和病毒特异性T细胞CD4和CD8 T细胞，以防止两种侵害剂量，这可能是对8剂的影响，这可能是有效的，这可能是有效的，这可能是有效的（可能是有效的（可能是），这可能是可能的（可能是有效的（可能），这可能是有效的（可能是有效的（可能是），这可能是有效的（可能是有效的，可能是疫苗的剂量，可能是在疾病）。 免疫功能低下的患者由于免疫防御的降低而表现出更加脆弱（13）。 首先，发现几名免疫抑制患者的体液疫苗接种反应降低（14-16）。 第二，自适应免疫反应的其他臂并不总是考虑，迄今为止的新兴数据显示出不一致的图片（17-19）。 由于对疫苗的反应较低，目前在免疫抑制患者中发现了Covid-19的更严重的COVID-19和死亡率增加，即使与Delta变体的感染相比，总体死亡率显着降低了（20-22）。 在疫苗的非常快速开发之后（23），这些特殊患者组中疫苗有效的问题迅速出现（24）。免疫能力的个体开发了适应性免疫的所有效应机制，例如严重的急性急性呼吸道综合征冠状病毒2（SARS-COV-2） - 特定的中和中和中和抗体（NABS）和病毒特异性T细胞CD4和CD8 T细胞，以防止两种侵害剂量，这可能是对8剂的影响，这可能是有效的，这可能是有效的，这可能是有效的（可能是有效的（可能是），这可能是可能的（可能是有效的（可能），这可能是有效的（可能是有效的（可能是），这可能是有效的（可能是有效的，可能是疫苗的剂量，可能是在疾病）。免疫功能低下的患者由于免疫防御的降低而表现出更加脆弱（13）。首先，发现几名免疫抑制患者的体液疫苗接种反应降低（14-16）。第二，自适应免疫反应的其他臂并不总是考虑，迄今为止的新兴数据显示出不一致的图片（17-19）。由于对疫苗的反应较低，目前在免疫抑制患者中发现了Covid-19的更严重的COVID-19和死亡率增加，即使与Delta变体的感染相比，总体死亡率显着降低了（20-22）。在疫苗的非常快速开发之后（23），这些特殊患者组中疫苗有效的问题迅速出现（24）。The aim of this study was to highlight the different pathways of the adaptive immune response after homologous and heterologous COVID-19 vaccinations (two- and threefold) in kidney transplant recipients (KTRs) in particular to contribute to the understanding of not only the less frequently studied T-cell response but also the receptor binding domain (RBD) – speci fi c B-cell response and the serum-neutralizing capacity in这个特殊的患者组。
SGLT2糖尿病和非糖尿病肾移植受者的抑制剂：当前的知识和期望
最近在众多随机对照试验（RCT）和系统评价中显示了钠 - 葡萄糖共转运蛋白-2抑制剂（SGLT2I）的有益效应。根据KDIGO指南，SGLT2I目前是患有慢性肾脏疾病（CKD）的糖尿病患者的第一个选择。此外，最近对13个大型荟萃分析，由“ SGLT2抑制剂荟萃分析心脏分析的心肾脏试验者”（SMART-C）引导，提供了SGLT2I在CKD或心力衰竭患者心脏衰竭患者（和患有糖尿病患者）中有益的可靠证据。总体而言，接受SGLT2I治疗的患者患有CKD进展，急性肾脏损伤（AKI），终末期肾脏疾病（ESKD）或心力衰竭死亡的风险降低。是否应在进一步的研究中评估这些心肾脏的好处是否应外推到肾脏移植受者（KTR）。在本文中，我们报告了迄今为止在文献中积累的最新数据，研究了SGLT2I在糖尿病和非糖尿病KTR中的效率和安全性。我们发现了有关在糖尿病中使用SGLT2I使用SGLT2I的令人鼓舞的数据。这些药物似乎是安全的，并且减少了这组患者的体重和血压。对肾脏移植功能和生存的潜在影响尚待研究。
同种异体和异种异体肾移植中的补体和补体调节蛋白
肾移植是终末期肾病患者的最佳治疗方法，与透析相比，可以显著改善患者的治疗效果。然而，免疫排斥的可能性（即接受者的免疫系统攻击移植的肾脏）可能会影响移植的成功率。补体系统是免疫反应的关键组成部分，在急性和慢性排斥反应（包括 T 细胞和抗体介导的排斥反应）中都发挥着至关重要的作用。了解和控制补体系统对于控制排斥反应、提高移植物存活率和肾移植的总体成功率至关重要。在同种异体移植中，通过各种途径激活补体会导致移植物损伤和衰竭。基因工程的最新进展使得能够开发表达人类补体调节蛋白的转基因猪，这显示出减少异种移植排斥反应的潜力。尽管取得了这些进展，但补体激活和调节的复杂机制尚未完全了解，因此需要进一步研究。本综述探讨了补体系统在肾移植中的作用，探讨了补体调节策略的最新进展，并讨论了改善移植结果的潜在治疗方法。
肾移植术后伤口并发症与淋巴囊肿的关系：一项单中心研究
患者和方法。从 2000 年 1 月至 2018 年 12 月，我们中心已连续进行了 731 例肾移植。我们分析了伤口并发症和淋巴囊肿的发生率及其危险因素。结果。在 731 例肾移植中，我们观察到 115 名患者（15.7%）出现伤口并发症，158 名患者（21.7%）出现淋巴囊肿。其中，70 名患者同时出现两种并发症（9.5%），但 6 名患者因正在接受哺乳动物雷帕霉素靶向抑制剂治疗而被排除。29 名患者（45.3%）出现一级伤口并发症，35 名患者（54.7%）出现二级伤口并发症。淋巴囊肿是仅有的 3 例（4.6%）病例的唯一存在因素。其余患者有糖尿病 28 例（43.7%），超重/肥胖 38 例（59.3%），移植物功能延迟 17 例（26.5%），年龄≥ 60 岁 38 例（57.8%）。64 例接受他克莫司治疗的患者中有 30 例（46.8%）和接受环孢素治疗的患者中有 34 例（53.1%）存在上述关系；40 例患者未接受肌层重建（62.5%）。
评论
摘要：肾移植领域的一个关键问题是移植接受者的生存分析。通过从移植患者那里获得的信息，可以分析在哪些情况下移植成功的可能性更高以及移植成功所依赖的因素。一般来说，这些分析都是通过应用传统的统计技术进行的，因为关于肾移植过程的数据量和种类有限。然而，在过去十年中，该领域发生了两个主要变化。首先，通过使用电子健康记录 (EHR) 将医疗信息数字化，电子健康记录以电子方式存储患者的病史。这有助于通过专门的软件自动处理信息。其次，医疗大数据提供了大量有关医疗过程的数据。与最初可用于此类研究的信息相比，目前有关肾移植的信息非常庞大且多种多样。这种新环境导致使用其他非传统技术，这些技术更适合在这些新条件下进行生存分析。具体来说，本文回顾了用于肾移植患者和移植物存活率分析的主要机器学习方法和工具。
在肾移植患者移植患者的肾脏手术后恢复（ERAS）中的恢复（ERA）增强
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