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斋月与肾脏疾病(RaK)风险评估工具:用于评估慢性肾脏病患者斋月禁食风险的潜在计算器

《BMC Nephrology》:Ramadan and Kidney Disease (RaK) risk assessment tool. Potential risk calculator for evaluating the risk of Ramadan fasting in chronic kidney disease patients

【字体: 大 中 小 】 时间:2026年06月12日 来源:BMC Nephrology 2.4

编辑推荐:

  摘要背景研究发现,对于大多数慢性肾脏病(CKD)患者来说,在斋月期间禁食是安全的,但可能对某些患者存在风险。斋月与肾脏病(RaK)工作组开发了一种风险分层工具,将打算禁食的CKD患者分为低风险、中等风险和高风险组。我们提出了一种斋月禁食计算器,该计算器结合了关键风险因素,以指导C

  

摘要

背景

研究发现,对于大多数慢性肾脏病(CKD)患者来说,在斋月期间禁食是安全的,但可能对某些患者存在风险。斋月与肾脏病(RaK)工作组开发了一种风险分层工具,将打算禁食的CKD患者分为低风险、中等风险和高风险组。我们提出了一种斋月禁食计算器,该计算器结合了关键风险因素,以指导CKD患者的禁食决策。

方法

2024年3月至2024年8月期间,在门诊医疗服务机构进行了一项前瞻性队列研究。研究人员查阅了220名患者的电子病历(EMRs),并在斋月前后进行了电话访谈。主要评估结果是斋月禁食体验以及不良事件(ASEs)的发生情况,这些事件包括住院治疗。

结果

在220名参与者中,71.4%的人完成了斋月期间的全部30天禁食,7.3%的人开始禁食但不得不中断,21.4%的人没有禁食。该样本的平均RaK得分为9.78,中位数为9.0;55.5%的得分在9分或以下,24.5%的得分在10到13分之间,18.6%的得分高于13分。共记录了39起不良事件(ASEs)。通过序数回归(比例优势模型)分析,RaK得分是唯一显著的禁食预测因素(禁食未发生、中断、完成),估计值为-0.159(95%置信区间:-0.264至-0.053),p = 0.003。使用逻辑回归预测禁食尝试的曲线下面积(AUC)为0.715(95%置信区间:0.635–0.794),最佳临界值为9.5。逻辑回归分析显示,较高的RaK得分与不良事件的发生率显著增加相关(β = 0.253,OR = 1.287(1.036–1.599,p = 0.023)。决策曲线分析表明,在7%至44%的临界概率范围内,这种方法具有积极的净临床效益,每评估10名患者可额外识别出1名不良事件患者,并且与在10%临界值下进行普遍干预相比,每7名患者可避免1次不必要的干预。

结论

RaK得分显示出对CKD患者禁食状态和不良事件的潜在预测价值;然而,建议在不同人群中进行验证。

背景

研究发现,对于大多数慢性肾脏病(CKD)患者来说,在斋月期间禁食是安全的,但可能对某些患者存在风险。斋月与肾脏病(RaK)工作组开发了一种风险分层工具,将打算禁食的CKD患者分为低风险、中等风险和高风险组。我们提出了一种斋月禁食计算器,该计算器结合了关键风险因素,以指导CKD患者的禁食决策。

方法

2024年3月至2024年8月期间,在门诊医疗服务机构进行了一项前瞻性队列研究。研究人员查阅了220名患者的电子病历(EMRs),并在斋月前后进行了电话访谈。主要评估结果是斋月禁食体验以及不良事件(ASEs)的发生情况,这些事件包括住院治疗。

结果

在220名参与者中,71.4%的人完成了斋月期间的全部30天禁食,7.3%的人开始禁食但不得不中断,21.4%的人没有禁食。该样本的平均RaK得分为9.78,中位数为9.0;55.5%的得分在9分或以下,24.5%的得分在10到13分之间,18.6%的得分高于13分。共记录了39起不良事件(ASEs)。通过序数回归(比例优势模型)分析,RaK得分是唯一显著的禁食预测因素(禁食未发生、中断、完成),估计值为-0.159(95%置信区间:-0.264至-0.053),p = 0.003。使用逻辑回归预测禁食尝试的曲线下面积(AUC)为0.715(95%置信区间:0.635–0.794),最佳临界值为9.5。逻辑回归分析显示,较高的RaK得分与不良事件的发生率显著增加相关(β = 0.253,OR = 1.287(1.036–1.599,p = 0.023)。决策曲线分析表明,在7%至44%的临界概率范围内,这种方法具有积极的净临床效益,每评估10名患者可额外识别出1名不良事件患者,并且与在10%临界值下进行普遍干预相比,每7名患者可避免1次不必要的干预。

结论

RaK得分显示出对CKD患者禁食状态和不良事件的潜在预测价值;然而,建议在不同人群中进行验证。

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