基层医疗心肾风险导航器（Primary Care Cardio-Kidney Risk Navigator）用于临床决策支持（Clinical Decision Support, CDS）的开发

《Journal of Clinical Medicine》：Development of a Primary Care Cardio-Kidney Risk Navigator for Clinical Decision Support

　　

摘要（Abstract）：背景/目的：慢性肾脏病（Chronic Kidney Disease, CKD）与心血管疾病（Cardiovascular Disease, CVD）带来显著且相互关联的健康负担。CKD显著增加心血管风险及过早死亡，而CVD亦加速肾脏病进展。尽管简易诊断检测及经验证的CVD风险工具已存在，CKD筛查仍不一致，肾脏指标未充分整合入CVD危险分层，且指南推荐筛查因系统、临床医师及患者层面障碍而采纳不均。本研究旨在制定基于共识、实用的算法，将CKD筛查整合入CVD风险管理。方法（Methods）：研究人员采用结构化德尔菲法（Delphi process）制定循证、基于共识的筛查算法。第一阶段，多学科专家小组完成多轮问卷调查以识别并优先排序关键筛查要素并达成初步共识；参与者获提供现状评估综述（总结现行实践、证据及实施缺口）。圆桌会议审议临床指南、已发表证据及调查结果，据此拟定初始算法草案。第二阶段，后续圆桌会议对算法进行细化，评估其在真实临床工作流程中的可行性，并确认对优先要素的共识；最终通过结构化小组讨论及基于调查的验证达成一致性。结果（Results）：专家组讨论确定了最佳CKD筛查触发条件、当前实践的关键缺口，以及促进高危患者更早识别的机会。第二轮圆桌细化后，就算法结构、内容及跨场景适用性达成共识。最终算法体现精简、以实施为导向的方法，支持一致且更早地识别高危患者。结论（Conclusions）：该算法被命名为"基层医疗心肾风险导航器（Primary Care Cardio-Kidney Risk Navigator）"，提供了一个实用、灵活的框架，将现有指南建议整合为统一、面向工作流的基层医疗方案，支持一致的实际实施；其可促进高危人群的更早识别、转诊及预防策略制定，并可嵌入电子健康档案（Electronic Health Record, EHR）或作为独立临床决策支持（CDS）工具使用。

论文解读：《Development of a Primary Care Cardio-Kidney Risk Navigator for Clinical Decision Support》发表于《Journal of Clinical Medicine》。

一、研究背景与立项依据

慢性肾脏病（Chronic Kidney Disease, CKD）与心血管疾病（Cardiovascular Disease, CVD）是全球重大公共卫生挑战。美国成人CKD患病人数超3500万，多数至晚期才确诊；CKD不仅增加医疗费用，还驱动额外心血管及全因死亡风险。CVD患病人数约1.279亿，年直接间接花费超4000亿美元。二者存在双向关系——CKD升高心血管风险，确诊CVD亦通过血流动力学应激、炎症及神经激素失调加速肾功能恶化。2024年KDIGO（Kidney Disease: Improving Global Outcomes）指南推荐以估算肾小球滤过率（estimated Glomerular Filtration Rate, eGFR）和尿白蛋白肌酐比值（urine Albumin-to-Creatinine Ratio, uACR）作为CKD初筛手段；ASCVD（Atherosclerotic Cardiovascular Disease）风险方程及PREVENT^TM（Predicting Risk of CVD EVENTs）方程推荐评估血压、血脂及验证性风险评分进行CVD筛查。然而现有方法可能漏诊相当比例真正高危者，uACR检测在低依从的高危人群（糖尿病、高血压）中开展率低，eGFR与uACR未充分纳入CVD危险分层，指南落实受多重屏障限制。心血管-肾脏-代谢（Cardiovascular-Kidney-Metabolic, CKM）综合征框架下，CKD是强效独立CVD危险因素，亟需整合肾脏功能指标与CVD风险评估的一体化工具有效落地于基层医疗。为此研究人员开展本研究，通过专家共识德尔菲法开发名为"基层医疗心-肾风险导航器（Primary Care Cardio-Kidney Risk Navigator）"的临床决策支持（Clinical Decision Support, CDS）算法，并得出可操作、流程嵌入式的筛查-分层-管理-随访四阶段框架，对弥合指南与实践鸿沟、提升早期识别及协调转诊有重要意义。

二、主要研究方法概述

研究人员采用结构化德尔菲法（Delphi technique），由Heart Health Leaders Network与CKD Leaders Network组成的多学科专家小组（含全科、肾脏内科、心脏内科及具备信息学背景的临床药师）参与。先向专家提供现况评估报告，第一轮调查收集关于筛查实践、触发条件、数据输入、工作流整合及实施障碍的看法与优先级排序；经首轮圆桌（2025年8月12日）讨论现行KDIGO、AHA/ACC（American College of Cardiology）、ADA（American Diabetes Association）、CDC CKD筛查指南并形成初版算法。按CKM分期（0–4期）组织，含筛查与数据采集、危险分层、管理与转诊、随访监测四阶段。第二轮圆桌（2026年1月13日）对算法进行细化与可行性验证，通过结构化个体及小组讨论确认核心要素共识，最终形成证据导向且贴近真实基层工作流的共识算法。

三、研究结果（保留原文小节层级）

3.1. Roundtable 1（第一轮圆桌会议）

3.1.1. Roundtable 1 Discussion（第一轮圆桌讨论）

专家组确定需优先满足：高危患者早期识别、标准化医患教育、明确转诊触发及共担责任、识别额外缺口或新重点。提出基层CKD筛查前五位CVD相关触发因素为糖尿病、高血压、异常eGFR、升高uACR及CVD病史（如心肌梗死、卒中）；CVD筛查前五位触发因素为糖尿病、高血压、升高低密度脂蛋白胆固醇（Low-Density Lipoprotein Cholesterol, LDL-C）或总胆固醇、吸烟史、肥胖（Body Mass Index, BMI ≥30，伴或不伴腰围）。调查指出基层医师教育缺乏（尤关于uACR检测）是最紧迫的筛查缺口，现行CVD风险指南未充分纳入白蛋白尿因临床认知不足、风险工具不一致包含及低估CKD作为CVD危险因素，致白蛋白尿因少检测、指南弱强调及人群健康追踪排除而被漏筛。

3.1.2. Roundtable 1 Recommendations（第一轮圆桌建议）

专家组针对上述挑战达成十项建议：①基层常规开展uACR检测，将其与eGFR、LDL-C、血压并列为核心检测，嵌入年度糖尿病及高血压医嘱集的一键化验包，并在非打扰式照护缺口面板标记"逾期"，配简短患者说明；②整合CKD标志物并使用PREVENT^TM方程评估风险，以uACR和eGFR重分层患者风险，应用KDIGO基于eGFR和白蛋白尿的CKD预后分级并彩色标注指导治疗强度，若PREVENT^TM不可用可用合并队列方程（Pooled Cohort Equation, PCE）并标记"CKD风险增强因子"；③将指南指导的药物治疗（Guideline-Directed Medical Therapy, GDMT）纳入协议以实现团队照护，起始血管紧张素转换酶抑制剂（Angiotensin-Converting Enzyme inhibitor, ACEi）或血管紧张素Ⅱ受体拮抗剂（Angiotensin Receptor Blocker, ARB），加钠-葡萄糖协同转运蛋白2抑制剂（Sodium-Glucose Cotransporter-2 Inhibitor, SGLT2i）和他汀，继以盐皮质激素受体拮抗剂（Mineralocorticoid Receptor Antagonist, MRA）和/或胰高血糖素样肽-1受体激动剂（Glucagon-Like Peptide-1 Receptor Agonist, GLP-1 RA），由药师主导滴定，更改治疗后3–6个月复查uACR与eGFR；④增加教育自动化，以工作流嵌入式默认替代弹窗警报，用照护缺口面板显示待完成化验/药物，一键签署，附情境提示（如"为何测uACR？"）；⑤简化患者教育，多形式（EHR门户及纸质）自动触发，形成"开uACR→自动发送解释→回报结果并给风险分层→若升高提供药物信息与随访计划"的简洁路径；⑥建立明确转诊触发实现专科共担责任，设EMR转诊医嘱集——肾脏内科：严重白蛋白尿、eGFR快速下降、难控高血压；心脏内科：高CV风险、早期CKM病或治疗下持续高LDL-C；⑦先在糖尿病人群试点算法再扩展至高血压、确诊ASCVD及CKD 3期及以上；⑧部署应依托实施科学原则，定义试点细节、指标与障碍，利用可推广CDS工具包并迭代更新；⑨构建CDS工具确保结果可操作，减少点击次数（捆绑医嘱、"全选"默认、照护缺口面板而非警报），糖尿病标准医嘱集预选关键化验（糖化血红蛋白HbA1c、肾功能、血脂）防重复；⑩为未来人工智能（Artificial Intelligence, AI）做准备，先规范结构化录入uACR、eGFR、用药及生命体征，追踪数据完整性，后期试点低风险AI辅助识别缺失uACR的高危相似人群。

3.2. Roundtable 2（第二轮圆桌会议）

Roundtable 2 Discussion（第二轮圆桌讨论）

在第二轮圆桌上完善基层导向的心-肾风险导航器（Cardio-Kidney Risk Navigator）决策树，明确目标人群与工作流顺序，优先操作简捷以促进基层采纳。导航器定位为基于指南的照护路径与实施蓝图，含评估、危险分层及升级处置的建议顺序，适配多样医疗系统且可不依赖EMR开发独立使用。讨论细化患者分型——仅有危险因素者、确诊CKD或代射病者、确诊CVD或无需再估CVD风险者；重申uACR与eGFR为基础检测并强调捆绑医嘱与默认自动化。强化危险分层与转诊逻辑，统一转诊阈值术语；内分泌科转诊仅限需超越全科/肾内专长的情形（如合并低eGFR的胰岛素方案调整困难）；已确诊CVD者避免重复PREVENT^TM计算。明确专科角色：心脏内科侧重风险增强因子、降脂靶标及CVD相关强化治疗；肾脏内科转诊触发为严重白蛋白尿、eGFR快速下降、难治性高血压、CKD病因不明或超出全科处理能力；内分泌科主要处理血糖管理难题特别是低eGFR者胰岛素滴定；强调以协作共管（co-management）而非孤立转诊保障CKM全程连续性。进一步使框架与CKM分期对齐，明确转诊通道以支持适时专科介入，增强基层日常使用的清晰度与实用性。

四、讨论与结论总结

讨论部分指出，本导航器将多部指南建议整合为面向工作流的基层CDS框架，实现更早识别、恰当转诊及有效防治，弥补了CKD与CVD筛查在临床实践中碎片化及执行不一的关键缺口；可独立作为临床框架或嵌入EMR通过捆绑化验、照护缺口面板及结构化风险分层工具运行。需注意uACR检测可及性差异（农村或资源受限地区）可能要求适应性策略（机会性筛查、分阶段实施），患者随访依从性亦影响实效，应通过嵌入式教育、自动沟通及明确照护路径改善。本研究的局限在于尚未在前瞻性真实世界临床环境中验证，后续需在多样医疗场景中开展试点及纵向评估以考察可行性、采纳度及对筛查率与临床结局的影响，未来可融入新型生物标志物及AI工具持续优化。

结论部分原文翻译：综上，基层医疗心-肾风险导航器是一个基于共识、循证信息的CDS框架，旨在解决基层整合CKD与CVD筛查持续存在的缺口。通过将现代指南建议与真实世界工作流考量相对齐，导航器提供了实用路径以实现高危个体的更早识别、改良危险分层，及跨CKM全程更一致地应用指南指导的管理。其强调操作简洁性、标准化触发条件及明晰转诊通道，支持在不同卫生系统环境中的扩展性。该工作流导向设计可无缝融入常规基层医疗过程，支持实时决策及筛查与管理策略的一致应用。重要的是，导航器既可嵌入EMR也可作为独立实施蓝图运作，不受限于当地数字化成熟度。随着医疗系统日益寻求心血管、肾脏与代谢风险管理的整合，该框架为质量改进、缩小筛查缺口并最终改善CKD及CVD患者或高危人群结局提供了基础模型。未来研究应聚焦试点实施与纵向评估以考察可行性、 uptake及临床有效性，完善模型并促进广泛传播。随医疗系统逐步迈向整合性心肺代谢照护，该框架为改善CKD及CVD患者或高危人群的早期检出、协调性及结局提供了基础性方法。