综述：慢性肾脏病的风险导向管理

这篇综述聚焦慢性肾脏病（CKD）。CKD 病因多样、发展轨迹不同，会引发肾衰竭、心血管事件等。近年来，CKD 风险预测进步显著，多种药物（如钠 - 葡萄糖协同转运蛋白 2 抑制剂等）能降低不良事件，但未被充分利用。文章探讨了 CKD 预后工具、管理及疗法。

　　

慢性肾脏病（CKD）治疗现状与风险导向管理的意义

慢性肾脏病（CKD）是一个全球性的健康难题，及时且合理地开展治疗是减轻其全球负担的关键。CKD 具有高度异质性，病因多种多样，疾病发展轨迹也各不相同。患者不仅面临肾衰竭的风险，还容易发生心血管事件，甚至死亡。

过去十年间，CKD 的研究取得了不少重要进展。电子健康记录数据的不断积累，推动了 CKD 风险预测领域的显著进步。与此同时，多项大型随机临床试验表明，钠 - 葡萄糖协同转运蛋白 2（SGLT2）抑制剂、胰高血糖素样肽 1（GLP - 1）受体激动剂以及盐皮质激素受体拮抗剂，在降低 CKD 患者不良事件方面效果显著。加上早已应用的血管紧张素转化酶（ACE）抑制剂和血管紧张素受体阻滞剂，这几类药物被认为是 CKD 药物治疗的四大支柱。然而，令人遗憾的是，即便在高风险人群中，这些药物的使用都不够充分。

利用预后评估来指导治疗，能够帮助临床医生精准地为那些最可能从治疗中获益的患者开具 CKD 相关治疗方案。基于风险的 CKD 管理模式，能够将患者的风险状况与医疗护理紧密结合，在确定治疗方案和时机时，优先考虑患者获得的绝对益处。接下来，本文将深入探讨 CKD 的预后评估工具、基于循证医学的管理方法，以及依据预后指导的治疗策略。

CKD 预后工具

CKD 预后工具是风险导向管理的重要基础。随着大数据时代的到来，电子健康记录数据的积累为构建更精准的预后模型提供了丰富素材。这些模型整合了患者的年龄、性别、基础疾病（如糖尿病、高血压等）、肾功能指标（如估算肾小球滤过率^eGFR、尿白蛋白肌酐比^UACR ）等多方面信息。通过复杂的算法分析，能够较为准确地预测患者未来发生肾衰竭、心血管事件等不良结局的风险概率。例如，一些机器学习模型可以从海量数据中挖掘出隐藏的风险因素关联，相比传统的单一指标预测方法，大大提高了预测的准确性和可靠性，为临床医生提前制定干预措施提供了有力支持。

基于循证医学的 CKD 管理

基于循证医学的 CKD 管理强调依据科学研究证据来制定治疗决策。对于 CKD 患者，生活方式干预是基础治疗措施。建议患者遵循低盐、低蛋白饮食，适度运动，戒烟限酒等。这些看似简单的生活方式改变，能够在一定程度上延缓 CKD 的进展。

在药物治疗方面，ACE 抑制剂和血管紧张素受体阻滞剂通过抑制肾素 - 血管紧张素 - 醛固酮系统（RAAS），降低肾小球内压力，减少蛋白尿，从而保护肾功能。SGLT2 抑制剂除了具有降糖作用外，还能通过促进尿糖排泄、减轻体重、降低血压等机制，改善 CKD 患者的心血管和肾脏结局。GLP - 1 受体激动剂不仅能控制血糖，还具有心血管保护和肾脏保护作用，可能与改善血管内皮功能、减轻炎症反应等有关。盐皮质激素受体拮抗剂则通过阻断醛固酮的有害作用，减少蛋白尿，降低心血管事件风险。

但在实际临床应用中，医生需要综合考虑患者的个体差异，如年龄、并发症、药物耐受性等，制定个性化的治疗方案。例如，对于老年患者，可能需要更谨慎地选择药物剂量，避免药物不良反应；对于合并多种并发症的患者，需要权衡不同药物之间的相互作用，确保治疗的安全性和有效性。

预后指导的 CKD 疗法

预后指导的 CKD 疗法是风险导向管理的核心环节。通过准确评估患者的预后风险，医生可以针对不同风险层级的患者采取不同强度的治疗措施。对于低风险患者，可以在强化生活方式干预的基础上，密切监测肾功能指标，适时调整治疗方案。而对于高风险患者，则需要更积极地启动药物治疗，联合使用多种具有肾脏保护作用的药物。

同时，预后评估还可以帮助医生判断治疗效果。在治疗过程中，定期使用预后工具对患者进行重新评估，如果发现患者的风险等级有所降低，说明治疗方案有效，可以继续维持或适当调整治疗；反之，如果风险等级没有改善甚至升高，则需要及时调整治疗策略，更换药物或增加治疗手段。

总之，慢性肾脏病的风险导向管理整合了风险预测、循证医学和个性化治疗，为改善 CKD 患者的预后提供了新的思路和方法。未来，随着研究的不断深入，相信会有更多更有效的管理策略和治疗手段出现，为 CKD 患者带来更多希望。