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肾期刊最新娱乐体验_肾不好三处变黑(2024年12月深度解析)

内容来源：AI全自动内容创作接口所属栏目：话题更新日期：2024-11-29

肾期刊

判断肾功能的好坏的金指标，不是肌酐而是它肾功能的好坏的金指标不是肌酐，而是它。反映肾功能的指标有很多，绝大多数患者都会关注肌酐，但其实肌酐并不是衡量肾功能最好的指标，真正的金指标是肾小球滤过率，那么什么是肾小球滤过率呢？用通俗易懂的话来说就是咱们得心脏每一分每一秒都在泵血、肾脏都在滤血，心脏每一分钟泵出5000ml血液，其中4分之1进入肾脏，也就是1250ml。肾小球将这1250ml血液中的10分之1滤出来，形成原尿，也就是每分钟生成原尿125ml，那么这个人的肾小球滤过率是125左右。但是并不是所有人的肾小球滤过率都是这个指标，年轻人的肾小球滤过率一般在90以上。肾脏随着年龄增长会逐步衰老，成年后，肾小球滤过率逐步降低。一般人到中年（40岁之后），肾小球滤过率会自然降到90以下、60以下。世界排名第一的全科医学期刊《新英格兰医学期刊》（NEJM）发文：肾衰诊断，不能使用某一固定阈值，而要按年龄划分：小于40岁，肾小球滤过率正常值为75以上；40-64岁，肾小球滤过率正常值为60以上；65岁及以上，肾小球滤过率正常值为45以上。按照年龄划分，可以降低误诊率。一般来说，肌酐比平时升高20%，或是肾小球滤过率比平时降低20%，往往就是肾功能受损。但现行的诊断标准不是为每个患者量身定做，而是所有人使用同一个参考值。部分患者的肾功能已经损失了20%、30%，却没有提示异常。由于健康时没查过肾功能，还以为自己一直都这样。所以看肌酐、滤过率等肾功能指标，一定要结合年龄，尽量减少肾衰的漏诊，以免错失治疗机会。#肾病# #慢性肾病# #肾病综合征#

体脂揭秘！肾结石风险飙升最近，一篇关于NHANES数据库的研究文章引起了广泛关注。文章指出，与代谢健康且体脂百分比（%BF）、BMI或腰围（WC）正常的个体相比，代谢健康但肥胖（MHO）的个体患肾结石的风险显著增加。更有趣的是，研究者们在代谢健康的参与者中发现了%BF和肾结石之间的剂量-反应关系是非线性的。换句话说，体脂百分比与肾结石的风险之间存在明显的关联。这种关联在性别、年龄、吸烟状况和身体活动的不同亚组中都非常明显。这些发现表明，通过体脂评估的肥胖可以独立导致肾结石，即使在没有代谢异常的个体中也是如此。这篇文章完全是基于公共数据的挖掘和统计分析，竟然发表在了一区期刊上！如果你也在临床研究方向寻找高分文章的灵感，不妨试试这个既省钱又省力的小技巧吧！

lga1 𐟌ˆ 近期，欧洲肾脏协会官方期刊《透析与肾移植杂志》发表了一项重要研究，揭示了IgA肾病致病物质的秘密来源：CD27-B细胞。这项研究为IgA肾病的治疗提供了新的方向。 𐟔젧 ”究发现，IgA肾病患者体内存在一种特别活跃的CD27-CD21+B细胞，这种细胞在肾脏中表达频率上升，而健康人体内的这种细胞则相对悠闲。 𐟔 通过流式细胞术分析，研究者发现这种细胞在合成半乳糖缺陷型IgA，并且还会分化为IgA浆母细胞，合成正常的IgA。这一发现揭示了IgA肾病患者体内免疫系统的异常活动。 𐟒Š 研究者指出，未来的研究重点可能是干预CD27-CD21+B细胞的分化。以此为靶点研制药物，可能会显著改善IgA肾病的肾脏损伤。 𐟒ᠨ🙩ṧ ”究为IgA肾病的治疗提供了新的思路，尽管目前尚无明确的治疗方案，但这一发现为研发新型药物提供了重要线索。 𐟌Ÿ 尽管IgA肾病的治疗仍面临诸多挑战，但这项研究无疑为患者带来了新的希望。让我们一起期待未来，探索更多治疗的可能性。

那些得了肾病，也能活到80岁的人，基本都做好了一件事！得了肾病后，大家都会很恐惧，害怕命不久矣。被“我还能活多久？”的忧虑，搅得惶惶不可终日。与其惶惶不可终日，不如跟着肾上线赶紧来了解，到底是什么影响了肾病患者的寿命？能做好这件事的肾友，长寿绝不是多么困难的一件事，那就是：心血管疾病是全球头号死因，每年死于心血管疾病的人数多于任何其它死因。普通人尚且如此，慢性肾脏病患者心血管疾病威胁更大得多！2017年发表在顶级医学期刊-柳叶刀的文章就指出：在慢性肾脏病患者中，肾功能不全的人（肾小球滤过率小于60ml/min），心血管疾病的死亡率比正常人要高57%，还合并蛋白尿的人，比正常人要高63%。如果咱们想活得好、活得久，心血管一定要保护好！这是每一个肾友，尤其是肾功能已经明显下降，肾功能不全、肾衰竭肾友，人生重要课题！心血管疾病，是一组心脏和血管疾病的总称，与我们关系最密切的要数冠心病（例如心绞痛和心肌梗塞）和脑卒中（俗称中风）了。心血管疾病包括以下4大类疾病 1.冠心病 2.脑血管疾病 3.主动脉粥样硬化 4.外周动脉疾病慢性肾病由于种种因素叠加，让心血管事件发生率高。水钠潴留、高血压，加重心脏负担；肾脏代谢废物受影响，也会直接损伤心肌细胞；再有肾病患者常有贫血，相应的心脏也会有缺血，导致心肌损伤；合并钙磷代谢问题，导致心脑血管钙化... 因此，肾友们应该经常进行自我检查，平时在家可以多观察血压、心率；也要注意复查血红蛋白（怎么看有没有贫血）、血糖、血脂、钙磷，这些指标都是影响心血管健康的重要指标。如果肾友出现上面说的种种症状，应该及时就诊心内科或神经内科。#肾病#

尿蛋白对肾脏的影响有多大？缺乏控制易引向尿毒症尿蛋白和血压是慢性肾病病友们面临的两大主要挑战。虽然血压对心血管的影响更明显，进而提高尿毒症患者的死亡风险，但从肾脏受损的角度来看，尿蛋白是主要的罪魁祸首。那么，尿蛋白对肾脏究竟有多大伤害呢？可以说，尿蛋白在很大程度上决定了患者是否会进展到尿毒症。我们来看三项关于最常见三种原发性肾病的研究：IgA肾病、膜性肾病、微小病变肾病，尿蛋白水平在这些患者的最终结局中扮演着关键角色。东部战区总医院的一项研究随访了1000多例IgA肾病患者长达20年，结果显示： 1. 每天尿蛋白低于0.5g的患者几乎没有发生肾衰竭。 2. 每天尿蛋白在0.5-1g的患者中，约20%发展为肾衰竭。 3. 每天尿蛋白超过1g的患者中，约70%发展为肾衰竭。这说明尿蛋白水平与IgA肾病的进展密切相关：超过0.5g时，可能会缓慢进展；超过1g是更加危险的信号。而血尿虽然常见，却对病情的结局影响不大。《肾脏国际》期刊的一项研究跟踪了300多例原发性膜性肾病患者15年，发现： 1. 长期尿蛋白低于0.3g的患者，肾脏存活率极高，几乎没有尿毒症发生。 2. 尿蛋白在0.3-3.5g，并有所缓解的患者中，约30%进展为尿毒症。 3. 尿蛋白长期高于3.5g的患者，约70%进展为尿毒症。膜性肾病患者对中度尿蛋白还较能“忍耐”，但是3.5g以上的高尿蛋白也是不可持续的。这两种疾病进展为尿毒症的风险都很高。《美国肾脏病学会期刊》的一项研究关注了300多例儿童微小病变患者： 1. 尿蛋白刚缓解后，患者中大约50%每年都会复发。 2. 但在缓解8年后，年复发率下降到约20%左右。尽管微小病变肾病的尿毒症风险较低，但复发频繁是一个挑战，降低复发风险几乎成为治疗的核心目标。许多患者误以为病理分级直接指向病情，例如把IgA的4级病理等同于肾功能的恶化期。实际上，病理更多地反映的是肾脏的硬化程度，而不是直接等同于肾功能状况。病理可以指导治疗方向，但真正决定肾病前景的，仍是持续的尿蛋白水平。因此，控制尿蛋白是原发性肾小球疾病管理的首要目标。

2023年中文核心期刊目录变化解析 𐟓š 2023年版《中文核心期刊要目总览》近日发布，对外科学、妇产科学、儿科学、肿瘤学和神经病学与精神病学等领域的期刊进行了调整。以下是详细变化：外科学新入编期刊：《中华骨与关节外科杂志》《中华整形外科杂志》被剔除期刊：《中华男科学杂志》《中华实验外科杂志》《中华胸心血管外科杂志》《肾脏病与透析肾移植杂志》妇产科学新入编期刊：《中国妇产科临床杂志》被剔除期刊：《现代妇产科进展》儿科学新入编期刊：《临床小儿外科杂志》肿瘤学入编期刊：8本被剔除期刊：《肿瘤》《现代肿瘤医学》神经病学与精神病学入编期刊：9本新入编期刊：《中国卒中杂志》被剔除期刊：《中国神经免疫学和神经病学杂志》这些调整反映了学术领域的发展和变化，为读者和研究者提供了更准确的学术资源指南。

尿蛋白对肾脏的冲击有多大？控制不好真的容易进展到尿毒症尿蛋白和血压是慢性肾病患者面临的两大主要问题。尽管血压的影响更显著，尤其体现在对心脏和血管的损害上，提高了尿毒症患者的死亡率。但从直接对肾脏的伤害来看，尿蛋白是最大的问题。实际上，尿蛋白的高低很大程度上决定了患者是否会进展到尿毒症阶段。下面我们来看三份关于最常见的三种原发性肾病的研究，分别是IgA肾病、膜性肾病和微小病变肾病。尿蛋白水平对这些病友的最终结果起到了直接的作用。在东部战区总医院进行的一项研究，跟踪随访了1000多位IgA肾病患者长达20年，发现： 1. 每天24小时尿蛋白量低于0.5g的患者，几乎没人发展成肾衰竭。 2. 每天尿蛋白量在0.5到1g之间的患者中，大约20%出现了肾衰竭。 3. 每天尿蛋白超过1g的患者中，大约70%出现了肾衰竭。从这项研究可看出，对于IgA肾病来说，超过0.5g是一个潜在风险信号，而超过1g就是会引发快速恶化的高危值。相比之下，血尿虽然常见，但对病情结果的影响不大。在《肾脏国际》期刊上发表的一项研究，追踪了300多例膜性肾病患者15年，结果如下： 1. 尿蛋白长期低于0.3g的患者，肾脏存活率极高，很少有人到达尿毒症。 2. 尿蛋白在0.3到3.5g之间并部分缓解的患者，大约30%发展成尿毒症。 3. 尿蛋白超过3.5g的患者中，大约70%发展成尿毒症。膜性肾病在中度尿蛋白状态下的“忍耐力”相对较好，但一旦尿蛋白水平过高其结果也相对悲观。总体而言，两种病的尿毒症风险相似。根据《美国肾脏病学会期刊》发布的研究，追踪了300多例儿童微小病变患者18年，结果表明： 1. 刚缓解时，大概有50%的病人每年都复发。 2. 而在缓解8年后，每年复发的比例减少到大约20%。微小病变肾病的尿蛋白波动相对频繁，但相比前两种肾病，治疗效果较好，最终进展到尿毒症的比例仅约5%。许多病友会因为病理等级而担心过度：“医生，我被诊断为IgA 4级，是不是没救了？”实际上，病理级别反映的是肾组织的变化程度，并不意味着肾功能到了哪个阶段。就像一辆车，病理评级看的是车损程度，而肾功能看的是车能否正常行驶。有些病理级别高的病友，肾功能还不错。因此，关键在于控制尿蛋白，这对肾病患者来说，是管理的核心任务。病理评估是帮助制定治疗计划的重要手段，但它并不是决定肾病结局的唯一因素。

网络药理学助力中药复方轻松发一区SCI 最近大家都在讨论生信，网络药理学更是其中的热门话题。其实，网络药理学真的很简单，就是在线预测嘛！但它能帮你找到中药复方的潜在靶点和通路，真是太棒了！今天我们就来看看一篇基于网络药理学预测并依赖铁死亡的中药复方如何轻松发表一区SCI。 𐟓Š 文章概况期刊名：Phytomedicine 影响因子：7.9 题目：Network pharmacology-based study on the mechanism of ShenKang injection in diabetic kidney disease through Keap1/Nrf2/Ho-1 signaling pathway 𐟒ᠦ€路解析列出肾康注射液（SKI）中的多种成分，并将其输入TCMSP系统进行预测，得到280个潜在基因。将这些基因与可能诱发糖尿病肾病（DKD）的基因取交集，进行GO/KEGG富集分析和药物成分疾病目标网络分析，发现可能影响铁死亡（排名靠后，略显牵强）。进行表型验证，包括小鼠的体重、血脂、肾功能、肾脏组织学和氧化应激水平。检测肾脏内铁离子和铁死亡通路变化。进行细胞实验和影响铁死亡的Keap1/Nrf2/Ho-1通路验证。 𐟛 ️ 数据库和生信工具网络药理学系统：TCMSP system 疾病相关基因检索：GenGards, OMIM, drugbank, TTD, Disgene 蛋白互作分析：Sting 蛋白互作画图：Cytoscape 3.9.0（画图至少花了2个小时） GO/KEGG分析：Metascape数据库 𐟌Ÿ 总结这篇文章通过幻想一个通路，然后利用网络药理学强行解释，再在动物和细胞上找相应的表型。虽然看起来简单，但效果却非常好。希望这篇文章能给你一些启发，毕竟循证医学还是很重要的嘛！

每天吃一片维生素C的人，最后会怎么样？医生：安全服用，记住5点虽然维生素C益处多多，但人体对它的日常需求量实则有限。一般日常饮食，如水果蔬菜等食物，就能满足人体所需。反之，过量摄入维生素C则可能对身体构成潜在威胁。一项由瑞典卡罗林斯卡医学院发表在权威医学期刊《美国医学会杂志ⷥ†…科》上的研究指出，长期大量摄入维生素C补充剂会增加肾结石的发病风险。该研究对2.3万名无肾结石病史的男性进行了长达11年的追踪观察，发现长期补充维生素C的男性患肾结石的几率比未补充者高出近两倍。由此可见，维生素C也不能天天吃，为确保安全有效地补充维生素C，请遵循以下五点建议： 1、适量摄入根据《中国居民膳食指南》，每日推荐摄入100毫克维生素C，这大约相当于500克蔬菜和200克水果的含量。 2、优先选择蔬果蔬果中的维生素C最易于人体吸收，是补充维生素C的理想来源。 3、避免空腹服用维C片空腹服用维生素C可能刺激肠胃，对消化道疾病患者而言，甚至可能引发胃出血。 4、注意药物相互作用服用维生素C时，应避免与某些药物如磺胺类、阿司匹林、碱性药物及抗凝血药等同时使用，以免影响药效或加重病情。 5、特定人群需谨慎对于患有半胱氨酸尿症、痛风、高草酸盐尿症、糖尿病、葡萄糖-6-磷酸脱氢酶缺乏症、血色病、铁粒幼细胞性贫血或地中海贫血等疾病的人群，补充维生素C时需格外谨慎，以免加重病情。

11模型征服SCI！可解释性创新机器学习算法的创新一直是科研人员努力攻克的关键点，尤其是可解释性。想象一下，如果机器学习模型不再是一个难以捉摸的“黑盒子”，而是能够清晰地解释其预测逻辑和决策依据，那将为科研和实际应用带来多大的便利和可能性。苏州大学附属儿童医院的李艳红教授团队成功将可解释性融入机器学习算法中，建立并验证了一个能够精准预测儿童急性肾损伤风险的模型。全文纯生信0实验，如何征服SCI医学1区Top期刊？以下是几条创新点总结：构建11个机器学习模型并比较性能通过构建11个不同的机器学习模型，团队比较了它们的性能，最终确定了最优模型。减少特征数量团队发现，只需8个特征就能构建出最优模型，这大大减少了计算复杂性和过拟合的风险。模型验证该模型在内部验证集和外部验证集中均表现优异，显示了其良好的泛化能力。提高可解释性利用SHAP方法，团队提高了模型的可解释性，使得模型预测的逻辑和依据更加清晰。研究背景急性肾损伤（AKI）是儿科重症监护病房（PICU）常见的严重器官功能障碍，早期识别和预测对于改善患儿预后至关重要。然而，当前的AKI诊断标准在敏感性和特异性方面存在不足，同时AKI的异质性也限制了生物标志物的临床价值。因此，研究旨在利用机器学习（ML）方法，建立并验证一个可解释的AKI预测模型，以改善AKI的早期识别，进而评估其对儿科重症监护病房儿童预后的影响。数据来源研究推导队列包括2020年9月至2021年1月在四个独立PICU住院的957名儿童，被分开进行训练和内部验证，并使用2021年2月至2022年2月入院的866名儿童的外部数据集进行外部验证。研究思路通过收集不同时间段的PICU儿童数据，利用易于获取的医疗特征，比较多种ML算法的预测性能，筛选出最优模型。随后，通过SHAP方法解释模型特征重要性，确定概率阈值，并结合KDIGO标准评估模型在不同亚组中的预后意义。主要结果模型开发和性能比较最终模型最终模型的外部验证模型解释预后影响小结本文构建了一个可解释的机器学习模型，专门用于预测危重儿童AKI的风险，同时深入探讨了模型预测结果对患儿预后的影响。这一创新性的模型不仅具备出色的预测性能，更重要的是突破了传统机器学习模型解释性差的局限，提供了全局和局部两种解释方式，增强了模型的可信度和可接受度。

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