독일 신장학회는 만성 신장 질환의 심각성을 강조하며 조기 진단을 위한 적극적인 검진과 함께 질병 진행을 늦추는 새로운 치료법 도입의 필요성을 주장한다.
Early detection of chronic kidney disease (CKD) is crucial, and healthcare professionals should prioritize screening and early intervention to improve patient outcomes and reduce the burden of this silent epidemic.
本研究提出一個基於資料包絡分析法 (DEA) 的框架,用於評估腎臟分配的公平性,並探討不同種族群體在等待時間、器官品質和移植結果方面的差異。
신장 교환 프로그램의 공정성을 평가하기 위해 데이터 포괄 분석(DEA)을 사용하여 대기 시간, 기증자 신장 프로필 지수(KDPI) 점수, 이식 생존율과 같은 여러 기준을 고려한 단일 효율성 점수를 생성합니다.
整合臨床和理賠數據,並利用深度學習模型(特別是 LSTM),可以提高末期腎病預測的準確性,並有助於早期干預和減少醫療保健差異。
임상 데이터와 청구 데이터를 통합하고 최신 eGFR 방정식을 사용하면 만성 신장 질환 환자의 말기 신부전 발생을 예측하는 정확도를 높이고 인종 편향을 줄일 수 있습니다.
臨床データと請求データを統合し、深層学習モデルを用いることで、慢性腎臓病患者の末期腎不全への進行をより正確に予測できるようになり、医療における人種バイアスの軽減にも貢献する可能性がある。
IgA nephropathy is an autoimmune disorder with a complex pathogenesis involving galactose-deficient IgA, autoantibodies, and immune complex deposition, leading to kidney injury and disease progression.
FSGS is a complex histologic pattern with diverse underlying causes, including genetic factors, necessitating precision-based approaches for diagnosis and treatment.
Membranous nephropathy (MN) research and treatment insights shared by Dr. Laurence Beck provide valuable understanding and advancements in the field.