卡尔加里大学科学家与国际研究合作伙伴共同创建的数字工具有望成为准确预测患有中重度肾病的成人肾衰竭和死亡风险的新标准。
这项研究由卡明医学院(CSM) 临床科学家Pietro Ravani 博士和研究第一作者 Ping Liu 博士领导，成员包括来自加拿大、丹麦和苏格兰的团队。该研究使用了近 100,000 名新诊断的慢性肾病 (CKD) 患者的健康数据来开发预测算法和数字仪表板，称为 KDpredict。
“我们已经证明，与目前使用的风险预测模型相比，KDpredict 在预测中度至重度慢性肾脏病成人的肾衰竭和死亡风险方面始终更加准确，”Ravani 说。他说，研究人员在过去三年里一直在研究该工具，包括与慢性肾病患者进行咨询。
KDpredict 使用临床实践中容易获得的四个变量来计算中度至重度 CKD 患者一到五年的肾衰竭和死亡风险。这些变量包括一个人的年龄、性别、估计肾小球滤过率(eGFR)、肾功能指标以及一个人的蛋白尿数量(血液中发现的一种蛋白质)。尿液中蛋白尿含量高可能是肾脏问题的征兆。可以使用的其他信息包括与 CKD 相关的合并症，例如糖尿病和心血管疾病。
拉瓦尼表示，目前的基准工具，即肾衰竭风险方程，缺乏死亡率信息，也没有考虑其他健康风险。该研究结果于 4 月发表在《英国医学杂志》上，拉瓦尼于本月初在阿根廷布宜诺斯艾利斯举行的世界肾脏病大会上介绍了这项研究。
肾脏疾病影响着数百万加拿大人
加拿大肾脏基金会估计，十分之一的加拿大人(约 400 万人)患有 CKD，并且患有终末期肾病的加拿大人数量也在增加，自 2009 年以来增加了 35%。
刘说，该工具能够更准确地预测肾衰竭的风险以及肾衰竭导致的死亡可能性，可以改善治疗。
“例如，来自 KDpredict 的信息可以帮助减少老年人不必要的转诊或错过治疗机会，并且可以帮助提高对非肾脏健康风险的认识，例如心脏病和其他通常与 CKD 和老年人相关的慢性疾病， “ 她说。
Lui 表示，研究人员相信 KDpredict 有一天可以用于不同的临床环境，包括全科诊所和专科诊所，帮助患者决定如何治疗肾衰竭，无论是透析、肾移植、不进行透析的保守治疗还是临床试验的资格。
在制定 CKD 治疗决策时，许多因素很难纳入预测工具，包括症状负担、个人偏好和价值观。这些通常与预测风险一样重要。考虑患者、护理人员和提供者希望如何讨论风险也很重要。卡尔加里大学目前正在进行的定性研究预计将有助于确定将风险预测纳入临床决策辅助的最佳方法。
Ravani 表示，KDpredict 还可以整合到电子医疗记录中。他承认，该工具还有很大的发展空间——他们计划继续努力适应全球更多站点的本地需求，并定期修改该工具，以纳入未来对基础医疗系统和护理流程的变化。
他说，KDpredict 的主要优势在于其数字灵活性——随着人口特征或健康实践的变化，或者新的潜在预测因子和治疗方法的出现，它可以定期重新设计和重新训练，以优化预测性能。
拉瓦尼表示，他希望其他研究人员可以使用该工具及其数字代码，以便他们能够扩展到其他国家，并指出目前仅使用北半球以白人为主的三个国家的局限性。
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