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World File Search System肾脏病
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。
探索肾脏病的教育和培训技能...
1医院的屁股，意大利佩鲁吉亚的圣玛丽亚·德拉·米里科迪亚（Santa Maria della Misericordia）2小组培训和研究学会，新特立区护士（Sian），锡安（Sian），奥尔比亚，意大利奥尔比亚3米兰大学，护理学院，“圣保罗”，“圣保罗”校园，阿斯斯特·帕洛洛和卡洛，米兰，米兰，米兰，米兰，大学，大学，纽约。意大利分会的卡拉布里亚（Calabria）5血液透析单元，助理助理，科莫，意大利科莫6创伤部6，墨西哥，墨西哥，意大利医学遗传学单位，博洛尼亚，博洛尼亚，意大利，意大利，意大利，意大利，意大利，意大利，意大利，意大利，临床政府和质量Nephrology and Dialysis Unit, Ramazzini Hospital, Carpi, Italy 10 Department of Medicine and Surgery, Research Unit of Nursing Science, Campus Bio-Medico University of Rome, Italy 11 IRCCS Humanitas Research Hospital, Rozzano, Milan, Italy Corpsontding Author: Dr. Lea Goso UoC Uoc Medical Genetic, medical genetic.博洛尼亚的IRCCS医院大学，通过Massarenti，9，40136意大利博洛尼亚电子邮件：lea.godino@aosp.bo.it
促进肾脏健康和加强肾脏病防控，减轻非传染性疾病负担
(PP3) 重申我们共同承诺，将非传染性疾病导致的过早死亡率减少三分之一，实现世卫组织在预防和控制非传染性疾病问题三次大会高级别会议政治宣言（A/RES/66/2；A/RES/68/300；A/RES/73/2）中承诺的《2013-2030 年预防和控制非传染性疾病全球行动计划》（WHA66.10（2013 年）和 WHA72(11)（2019 年））中设定的目标，包括到 2025 年实现的预防和控制非传染性疾病的九项自愿全球目标，通过有效的健康促进和疾病预防、有韧性的卫生系统、充足、训练有素、尽职尽责的卫生队伍、全民健康覆盖和以人为本的卫生服务，以及在紧急情况和人道主义情况下促进获得和维持基本非传染性疾病服务的必要性（A/RES/78/4）；
幽门螺杆菌和慢性肾脏病
摘要慢性肾脏疾病（CKD）在全球范围内迅速增加，这构成了一个重大的公共卫生负担，这将压力所有国家的医疗保健系统，末期肾脏疾病（ESRD）作为日益严重的挑战，尤其是在发展中国家。CKD的负担增加，再加上不发达国家的财务和流行病学资源有限，对现有的健康政策产生了严重的压力。高血压疾病和糖尿病（DM）是慢性肾脏疾病发展和发展的重要危险因素。然而，文献缺乏有关幽门螺杆菌对慢性肾脏疾病的影响的足够知识，尽管幽门螺杆菌与DM和高血压的关联存在争议，但当前的知识并不支持幽门螺杆菌在造成CKD中的直接作用。该前瞻性病例系列于2023年10月至2024年10月在沙特阿拉伯麦地那进行，涉及9例与幽门螺杆菌的肾功能障碍不同的肾功能障碍的患者，这通过特定的测试得到了证实；对所有患者进行结肠清除。结果表明肾功能有明显改善，其血液尿素和血清肌酐水平降低。因此，幽门螺杆菌菌株可能是通过有毒或免疫机制对CKD的隐藏促进者，这表明对与幽门螺杆菌存在相关的肾脏功能受损的个体仔细注意可能至关重要。关键字：慢性肾脏疾病，结肠清除，幽门螺杆菌，血液透析
慢性肾脏病
背景：由于各种原因，慢性肾脏疾病的死亡率正在稳步增加。这项研究重点是早期疾病检测。本课程的目的是研究炎症指标在慢性肾脏疾病（CKD）患者中的长期影响。材料和方法：本研究测量了400名被诊断出患有慢性肾脏病的参与者的血浆高灵敏性C反应蛋白（HSCRP），肿瘤坏死因子α（TNFα），白介素6（IL6）的水平。对估计的肾小球过滤率（EGFR），葡萄糖，尿素和肌酐进行了定量，以测量肾功能。结果：炎症标记频率显示出统计学意义的差异（p值<0.05和研究人群之间。CHI方形P-有害习惯和糖尿病和高血压家族史的含量与男性相比，CKD在CKD上与女性静态显着。和尿素，肌酐和EGFR的水平升高与功能炎症的增加有关。HSCRP，TNFα和IL 6的平均p值也与CKD密切相关。结论：由于CRP，TNFα和IL6的异常血浆水平，这项研究提供了肾脏炎症。有害的习惯和糖尿病和高血压家族史也主要与男性的CKD发展有关，而不是女性。此外，我们确定雄性在日常生活中，尤其是女性，压力和高血压与发育CKD有关。类别：生化遗传学，过敏/免疫学关键词：持久的内加病，炎症，C反应蛋白，TNF alpha，inthpha，interleukin 6。 div> div>
基因组肾脏病学在塑造未来中的作用......
基因组肾脏病学是一个新兴领域，它将基因组学与肾脏病学相结合，彻底改变了肾脏疾病的诊断、治疗和管理。通过研究影响肾脏功能的遗传因素，研究人员和临床医生旨在发现新的治疗靶点，提高诊断精度，并为肾脏相关疾病患者制定个性化治疗计划。肾脏疾病，包括慢性肾脏病 (CKD)、糖尿病肾病和多囊肾病 (PKD)，非常复杂，通常与会影响疾病发作、进展和治疗反应的基因变异有关。基因组肾脏病学利用基因组技术的力量来探索基因突变和变异如何导致这些疾病，为个性化治疗方案提供了光明的未来。人类基因组是生命的蓝图，包含数百万条信息，有助于解释肾脏功能和功能障碍背后的生物过程 [1]。
初步报告-锆钠环硅酸盐治疗慢性肾脏病患者严重高钾血症
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美国慢性肾脏病患病率的趋势，1999- 2018年
高尿酸血症（6）。理解这些因素对于及时干预和有效的管理至关重要。尽管如此，研究很少，无法使用NHANES数据，尤其是使用横截面设计的数据来分析CKD患病率的趋势（7）。CKD研究在我们对这个复杂的健康问题的理解中取得了巨大的发展。最初，研究主要集中于ESRD及其直接原因。然而，近几十年来，已经看到了朝着理解CKD的早期阶段及其更广泛的流行病学含义的范式转变。在先前的研究中，詹姆斯等人等研究人员的关键研究。（8）和González-AlbarránetAl。（9）开始揭示CKD的多方面性质，确定了关键的危险因素，例如高血压，糖尿病和肥胖。这些研究强调了CKD的早期检测和管理的关键性，尤其是考虑到其在初始阶段经常无症状的性质。NHANE在CKD流行病学中的作用是必不可少的。作为一项连续的调查，它提供了纵向数据，使研究人员可以随着时间的推移跟踪CKD患病率的变化。例如，Rao等人的具有里程碑意义的研究。（10）利用NHANES数据证明了美国CKD的发生率的增加，将其与糖尿病和高血压的上升率联系起来。nhanes在CKD的流行病学中发挥了不可替代的作用。通过诊断标准和方法的进步，我们目前对CKD的理解也得到了显着增强。HSU和Powe（11）的一项显着研究利用NHANES数据来说明美国CKD的升级率与糖尿病和高血压的增加相关。采用CKD-EPI方程（12）用于估计肾小球效果率（EGFR）标志着准确识别CKD阶段的实质性改善。此外，按照KDIGO指南（12）建议，将蛋白尿在CKD阶段中的掺入提高了CKD检测的敏感性。这个不断发展的领域强调了持续研究的必要性，以重新了解我们对CKD流行病学的理解。鉴于CKD的患病率上升及其相关的风险因素，因此必须迫切需要更新我们对美国CKD患病率当前趋势的了解。 这项研究旨在通过使用NHANES数据库对美国CKD患病率趋势进行全面的横断面分析来弥合这一差距。鉴于CKD的患病率上升及其相关的风险因素，因此必须迫切需要更新我们对美国CKD患病率当前趋势的了解。这项研究旨在通过使用NHANES数据库对美国CKD患病率趋势进行全面的横断面分析来弥合这一差距。
人工智能：在肾病学中是否有潜在作用？Hermsen, M.；Smeets, B.；Hilbrands, LB；Laak, JAWM van der 2022，文章/致编辑的信（肾脏病学、透析、移植，37，3，（2022），第 438-440 页）
通常需要进行肾活检以诊断肾脏疾病的类型和阶段，或确定肾移植功能障碍的原因。病理学家使用各种（免疫）组织化学染色对活检玻片进行目视评估，以识别有助于诊断的独特模式。此外，分级系统用于表示病理变化的严重程度，例如（无）瘢痕肾实质的炎症程度 [1]。尽管病理学家在这种模式识别和量化方面训练有素，但得到的评分仍然是半定量的，并不总是可重复的，并且在临床实践中的预测价值有限。此外，在大型研究环境中对组织玻片进行评分可能是一项繁琐的任务。因此，需要一些工具来促进肾脏病理学的客观、定量评分，从而可能发现可以（更好地）预测肾脏疾病病程或评估治疗反应的标志。人工智能（AI）有潜力产生这样的工具[2,3]。
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。