肾功能(英语:Renal function)是描述肾脏状态及其在肾生理作用的角色。肾小球滤过率Glomerular filtration rate/GFR、肾丝球滤过率)描述了通过肾脏过滤流体之流速肌酸酐清除率Creatinine clearance rateCCrCrCl)是指血浆中的单位时间内肌酸酐的清除功能比率,亦是近似GFR的一个有用的量度。此外由于肌酸酐的分泌所造成的肌酸酐清除率超过GFR,而肌酸酐的分泌可被西咪替丁所阻断。另一方面,旧式的血清肌酸酐方法之过度估计导致了低估肌酸酐清除率,因而提供了GFR的较低的偏差估计值。[1] 不过目前GFRCCr已经可以精确地由在血液尿液的物质比较测量而计算出,或则只用验血结果(检验两个参数eGFR(估计肾小球滤过率)及eCCr(估计肌酸酐清除率))的公式估算。

图中显示肾脏的基本生理机制
1: 过滤,2: 再吸收,3: 分泌,4: 尿排泄。
〈尿排泄率(4)〉=〈过滤速度(1)− 再吸收率(2)+ 分泌率(3)〉
肾尿的生成及调节示意图(分为五个大阶段(由左至右):1.肾小体(蓝色),2.近曲小管(棕色),3.亨利氏环(深浅两小段绿色),4.远曲小管(浅紫色),5.肾小球收集管系统(深紫色))

这些检验的结果在评估肾脏的排泄功能机制是相当重要的,比如慢性肾功能不全,以及主要经由尿液排泄的药物剂量而计算得的肾小球滤过率(或肌酸酐清除率)。

这些排泄流体通常被认为是经由肾脏处理过的血液之液体过滤量。在生理学上,这些"液体过滤量"(容积血液流量且其质量已去除)之间仅有松散相关。

间接标记 编辑

大多数医生使用肌酸酐尿素(U)的废物物质之血浆浓度、以及电解质(E),以确定肾功能。这些措施足以确定是否一个病人患有慢性肾脏病

然而,血液尿素氮(BUN)和肌酸酐值将不会高于正常值范围、直到总肾功能的60%都丧失为止。因此,更准确的"肾小球滤过率"或"肌酸酐清除率"的近似值,只要怀疑有肾脏疾病或谨慎施予肾毒性(Nephrotoxicity)药物时,此二值需要进行量测以进行客观精准的判定。

在尿液中的"蛋白水平升高"标记出一些肾脏的疾病。蛋白尿是最敏感的标记、表示尿液中的白蛋白升高。在尿液中持续存在着"每克肌酸酐超过30毫克的白蛋白"就被诊断为患有慢性肾脏病(即在尿液中微量白蛋白尿为<30-299毫克/升>(30–299 mg/L)或<30-299毫克/24小时>(30-299 mg/24 hrs)的水平时;白蛋白尿液中的浓度不是由通常的尿液长形试纸(dipstick)的方法检测出)。

肾小球滤过率 编辑

肾小球滤过率(GFR)即每单位时间流体(量)从肾脏肾小球毛细血管过滤到鲍氏囊谓之。[2]由中央部位到GFR的生理维护是入球(afferent arteriole)及出球小动脉(efferent arteriole)鉴别的基调(见图)。

肾小球滤过率(GFR)等清除率、当任何溶质自由地过滤并且既没有再吸收也不经肾脏分泌。因此滤过率测自源于可计算血液体积之尿液的物质量里。下面方程为有关这一原则-对于所使用的物质,尿浓度与尿流量的乘积等于在尿已收集的时间物质的质量排泄。该质量等于质量在肾小球过滤、而在肾单位中并无物质添加或移除。血浆浓度除以该质量得出血浆体积,而质量最初必须来自此,因此血浆流体体积在上述期的间内进入鲍氏囊。GFR通常记录的单位为"每单位时间的容量",比如、每分钟毫升的<毫升/分钟>(mL/min)单位。请比较滤过分数(filtration fraction)。

 

注记:Urine Concentration(尿液浓度),Urine Flow(尿液流量),Plasma Concentration(血浆浓度)。

几种不同的技术用于计算或估计的肾小球滤过率(GFR或eGFR)。上述公式只适用于GFR等于“清除率”时之计算。

使用菊粉测试 编辑

GFR可通过注入菊粉或类菊粉左旋糖(sinistrin/海葱糖)到血浆中来确定。由于菊粉及左旋糖这两种物质在经由肾小球滤过后不再被肾吸收及分泌,其排泄速率直接正比于水及溶质穿过肾小球过滤过后之滤过速率。相比于MDRD(Modification of Diet in Renal Disease/肾病饮食改进)公式,菊粉清除率略微高估肾小球的功能。在早期的肾病阶段,菊粉清除率可由剩余的肾单位超滤作用而保持正常。[3]要注意的是,在菊粉清除率测试上不完全的尿液收集是一项重要的错误来源。

压力定义 编辑

更精确地说,GFR是表示肾小球毛细管和鲍氏囊(肾小囊)之间的流体流速:

 [4][5]

各项参数定义:

  •  表示"肾小球滤过率"(GFR)。
  •  称为"过滤常数",定义为水力传导率(Hydraulic conductivity)与肾小球毛细管的表面积相乘积。
  •  肾小球毛细管内的流体静压
  •  鲍氏囊内的流体静压。
  •  为肾小球毛细管内的胶体渗透压
  •  为鲍氏囊内的胶体渗透压。

Kf 编辑

因此常数(Kf)为水力传导率乘以毛细管表面积而测定出来,这几乎是不可能的物理性测量。然而,它可以通过实验确定。确定GFR的方法列在上方及下方的章节,很明确地从我们的方程  可以通过将"实验的GFR值"除以"净过滤压力(Net Filt. Pressure)"而求出:[4]

 

PG 编辑

肾小球毛细管内的静压力是流体立即从入球小动脉进入并经由出球小动脉(Efferent arteriole)离开之间的压力差来确定。压力差来自于相应的动脉全部阻力值与血液通过动脉的"通量"(flux)值之乘积的近似值:[5]

 

 

各项参数定义:

  •  入球小动脉压。
  •  出球小动脉(efferent arteriole)压。
  •  为入球小动脉阻力。
  •  为出球小动脉阻力。
  •  为入球小动脉"通量"(flux)。
  • 及, 为出球小动脉通量。

PB 编辑

在鲍氏囊和近端小管中的压力可以通过在鲍氏囊中的压力和下降小管之间的差异来确定:[5]

 

各项参数定义:

  •  为"降小管"(descending tubule)中的压力。
  • 及, 为降小管中的阻力。

G 编辑

血浆本身具有许多良好的蛋白质,而它们施加一个向内的力称为胶体渗透压在水性之低渗溶液中横跨膜体,即鲍氏囊之运作。因为血浆蛋白在实质上几乎不能逸出肾小球毛细管,简单地说、此胶体渗透压是由理想气体定律所定义:[4][5]

 

各项参数定义:

  • R 为气体常数
  • T 为温度。
  • 并且,c 为血浆"蛋白"的浓度以<摩尔/升(mol/L)>表示(要记得溶质通过肾小球囊可以自由扩散)。

B 编辑

该值几乎总是取为零,因为在健康肾单位肾小体里的鲍氏囊应该没有蛋白质[4]

以肌酸酐为基础的GFR近似值 编辑

在临床实践中,然而,"肌酸酐清除率"或基于血清肌酸酐水平的"肌酸酐清除率估计"被用于测量GFR。肌酸酐是由身体(肌酸酐为肌肉中的磷酸肌酸(Phosphocreatine)的分解产物)自然产生的。它是自由地通过肾小球过滤,也活跃地在周围毛细管中分泌非常小的量使得肌酐清除率高估过实际的GFR到10-20%。这种错误的边限是可以接受的,由于考虑到肌酸酐清除率测量的易用性。不像精确的GFR测量涉及菊糖恒定输注,肌酸酐已经在血液中呈现稳态浓度,因此测量肌酸酐清除率的麻烦是比较少的。然而,GFR肌酸酐估计也有其局限性,所有的估计方程依赖于24小时肌酸酐排泄率,这是相当变量之肌肉质量函数的预测。其中一个方程,克罗夫特-高尔特方程(见下文)对于种族的测量判别并不正确。如具有较高的肌肉质量,血肌酸酐对于任何给定的清除率将高一些。

当只注意到血肌酸酐未能考虑到肌肉质量则会发生一个常见的错误。因此,一位具有<1.4毫克/分升>(1.4 mg/dL)血清肌酸酐的年长女性实际上可能就患有中等严重程度的肾功能衰竭,而一位年轻肌肉发达的男性在这样的血清肌酸酐的水平下却可以具有肾功能的正常水平。以肌酸酐为基础的方程应慎用于恶病体质病人及肝硬化患者。比起以下方程的预测、他们往往具有非常低的肌肉质量及低得多的肌酸酐排泄率,使得具有血清肌酸酐<0.9毫克/分升>(0.9mg/dL)的肝硬化患者可能患有中等严重程度的肾功能衰竭。

肌酸酐清除率CCr 编辑

从肌酸酐确定GFR的一种方法是收集尿液(通常为24小时),以确定在给定时间间隔内从血液中得来肌酸酐的量。如果在24小时内得有<1440毫克>(1440 mg),这相当于<1毫克/分>(1 mg/min)。如果血液浓度为<0.01毫克/毫升(1毫克/分升)>(0.01 mg/mL (1 mg/dL)),那么可以说、血液以<100毫升/分钟>(100 mL/min)清除肌酸酐,因为要得到<1毫克>(1 mg)肌酸酐,<100毫升>(100 mL)的血液含有<0.01毫克/毫升>(0.01 mg/mL)的肌酸酐将需要被清除。

肌酸酐清除率(CCr)为从所收集的尿液样品(UCr)、尿流率(urine flow rate/Vdt)及血浆浓度(PCr)等之肌酸酐浓度所计算得出。由尿浓度与尿流率的乘积得出"肌酸酐排泄率"(creatinine excretion rate)、这表示从血液的移除率,而肌酸酐清除率的计算为每分钟(UCr×Vdt)的移除率除以血浆肌酸酐浓度(PCr)。通常在数学上的表示如下:

 

例如:一个人含有<0.01毫克/毫升>(0.01 mg/ml)的血浆肌酸酐浓度并在1小时内产生<60毫升>(60ml)肌酸酐浓度为<1.25毫克/毫升>(1.25 mg/mL)的尿液。

 

常见的处理的过程从第一天早晨的空膀胱开始、到第二天的早晨为止,如此进行24小时的尿液收集,之后再进行一次比较性的验血。尿流速仍以每分钟计算,因此:

 

以不同尺寸人之间的结果来比较,CCr通常依人体表面积(body surface area (BSA))而校正,且对比于人体的平均尺寸并以<毫升/分钟/1.73平方米>(mL/min/1.73 m2)表示。虽然大多数成年人的BSA接近<1.7 (1.6-1.9)>,极度肥胖或者清瘦的患者应该依他们自己实际的BSA而修正的CCr

 
BSA可以依体重和身高来计算。

以二十四小时的尿液收集而评估肌酸酐清除率,由于难以确保能完成样本的收集故不须再延长时间进行。为了评估一个完整尿液收集的充分性,一般总是计算肌酸酐在24小时内的排泄量。这一数量会随肌肉质量发生变异,并且在年轻人对比于老人、黑人对比于白人,以及男性对比于女性上前者会高于后者。24小时肌酸酐排泄率值出乎意料的或低或高会使测试无效。然而,在来自血清肌酸酐的肌酸酐清除率估计为不可靠的情况下,肌酸酐清除率仍然是一个有用的测试。这些不可靠的情况包括"变异的膳食摄入量(素食肌酸酐补充剂)或肌肉质量(截肢营养不良、肌肉萎缩)的个体GFR估计,由于这些因素没有特别考虑进预测方程里"。[6]

估计值 编辑

在血清肌酸酐水平的基础上、一些公式被设计来估计GFRCcr的值。

使用克罗夫特-高尔特公式之估计肌酐清除率(eCCr 编辑

估计肌酸酐清除率(eCCr)常用的替代指标为"克罗夫特-高尔特"(Cockcroft-Gault formula/CG)公式,而以<毫升/分钟>(ml/min)的速率进行GFR估计:[7]它以最先发表方程的科学家"克罗夫特-高尔特"(CG)来命名,它应用血清肌酸酐测量及病人的体重之指数来预测肌酸酐清除率。[8][9] 最初公布的方程为:

 
在美国的标准这个方程的衡量,重量以公斤、且肌酸酐的测定以<毫克/分升>(mg/dL)为基准单位。如果病人是女性、则所得的值乘以常数<0.85>。这方程是非常很有用的、因为计算相当简单,并且常常可以在没有计算器的帮助下进行。

血清肌酸酐的测量单位为<微摩尔/升>(µmol/L):

 
常数(Constant)男性为<1.23>,女性为<1.04>。

克罗夫特-高尔特方程的一个有趣的特点是、它显示取决CCr估计是基于年龄来进行。年龄期限为(140-年龄)。这意味着20岁的人(140-20=120)比起80岁(140-80=60)的人如其血清肌酸酐为同级别(120为60的两倍大)则会有两倍的肌酸酐清除率。该CG公式假设女人比起在同一水平血清肌酸酐的男人会有15%低的肌酸酐清除率。

使用肾病饮食改进(MDRD)方程之估计肾小球滤过率(eGFR) 编辑

计算GFR的最新主张方程是由"肾病研究组织的饮食改进小组"(Modification of Diet in Renal Disease Study Group)所发展的.[10]大多数在澳大利亚、[11]及英国的实验室而现在随着肌酸酐的测定而计算与报导MDRD之eGFR值,这些测定也形成了慢性肾脏病评估的基础。[12]采用MDRD-eGFR的自动报告获得广泛的批评。[13][14][15]

最常用的方程是"4变量MDRD",其中eGFR使用四个变量其:血清肌酸酐、年龄、种族及性别。[16]原MDRD方程使用六个变量及附加变量表示尿素氮白蛋白水平。[10]该方程已在慢性肾脏病患者得到验证;然而这两个版本低估其GFRs超过<60毫升/分>(60 mL/min)健康患者的GFR。[17][18]该方程在急性肾功能衰竭方面没有得到验证。

肌酸酐以<微摩尔/升>(µmol/L)表示:

 

肌酸酐以<毫克/分升>(mg/dl)表示:

 
肌酸酐水平以<微摩尔/升>(µmol/L)表示,如除以<88.4>可转换为<毫克/分升>(mg/dl)表示。上述的<32788>号等于<186×88.41.154>。

MDRD公式的更精细版本还包括血清白蛋白尿素氮(BUN)水平:

 
基准单位、肌酸酐及尿素氮的浓度以<毫克/分升>(mg/dL)。而白蛋白浓度以<克/分升>(g/dL)。

这些MDRD方程仅可用于在实验室对于"同位素稀释质谱法"(IDMS)未校准其血清肌酐测量之情况下。当"IDMS-校准的血清肌酐"被使用(约6%低),上面的方程应乘以<175/186>或<0.94086>。[19]

由于这些方程不调整身体质量,它们(相对于克罗夫特-高尔特方程)对于体重重的人低估了eGFR、且对于体重不足的人其eGFR被高估了(参见前面有关克罗夫特-高尔特方程一节)。

使用CKD-EPI公式之估计肾小球滤过率(eGFR) 编辑

CKD-EPI(慢性肾病流行病学合作研究)公式公布于2009年5月。其开发旨在创建一个比MDRD公式更精确的式子,尤其是当实际的GFR为每1.73平方米大于60毫升/分(60 mL/min per 1.73 m2)。

研究人员分析来自多项研究的数据以开发和验证这种新的公式。他们用10项研究有8254人参加,采用随机2/3的数据集进行开发且其它的1/3的采用内部验证。另外16项研究其中包括3896名参与者,主要用于外部验证。

CKD-EPI方程比方程MDRD(肾病饮食改进)方程以较少的偏差及更高的精度故而成效更好、特别是在较高的GFR时。当看着NHANES(全国健康及营养检测调查)数据,中位数估计GFR是<每1.73平方米>(1.73 m2)<85.0毫升/分钟>(85.0 mL/min)对每<1.73平方米>(1.73 m2)<94.5毫升/分钟>(94.5 mL/min),且慢性肾病的患病率为<11.5%>和<13.1%>。尽管对MDRD方程有它整体优势,CKD-EPI方程在某些人群里成效不佳,像是黑人妇女、老人及肥胖者,所以在门诊方面还没有如MDRD般普及。[20]

在CKD-EPI方程序里,表示为一个单一的方程序为:

 

SCR为血清肌酸酐(mg/dL),k在女性为0.7、男性为0.9;a在女性为-0.329、男性为-0.411;min表示SCR/k的最小值或1;max表示SCR/k的最大值或1。

一个更清晰的版本可以如下;对于肌酸酐(IDMS校准)以mg/dL表示:
黑人女性
假如血清肌酸酐 (Scr) <= 0.7

 

假如血清肌酸酐 (Scr) > 0.7

 

黑人男性
假如血清肌酸酐 (Scr) <= 0.9

 

假如血清肌酸酐 (Scr) > 0.9

 

白人或其它种族女性
假如血清肌酸酐 (Scr) <= 0.7

 

假如血清肌酸酐 (Scr) > 0.7

 

白人或其它种族男性
假如血清肌酸酐 (Scr) <= 0.9

 

假如血清肌酸酐 (Scr) > 0.9

 

这个公式是由"利维"(Levey)等人所制定。[21]

CKD-EPI公式对于中年人口的MDRD研究公式可以提供更好的心血管疾病之风险预测。[22]

使用梅奥二次公式之估计肾小球滤过率(eGFR) 编辑

另一种计算肾小球滤过率的估算工具是"梅奥二次公式"(Mayo Quadratic formula)。这个公式是由鲁尔等人所开发的,[17]在试图更好地评估GFR患者能保留肾功能。MDRD公示被认为趋于低估保留肾功能的GFR患者。

该方程序为:

 

如果血清肌酸酐 < (0.8毫克/分升),就使用<0.8毫克/分升>(mg/dL)的血清肌酸酐。

儿童使用施瓦兹公式之估计肾小球滤过率(eGFR) 编辑

儿童的"估计肾小球滤过率"(eGFR)则使用"施瓦兹公式"(Schwartz formula)。[23][24]公式采用"血清肌酸酐"(毫克/升(mg/l))为分母,孩子的身高(厘米(cm))及一恒定值(k/常数)为分子、以此估计"儿童肾小球滤过率":

 
出生后的第一年、早产儿 K =0.33。[25]以及足月婴儿 K =0.45。[24]
婴儿及1岁至12岁的儿童、K =0.55。[23]青春期少女、K =0.55,或青春期男孩、K=0.70。

选择的K恒定值的方法已被质疑,因为依赖于所使用的肾功能之黄金标准(绝对标准,即肌酸酐清除率,菊粉清除率等),并且还可以取决于测量当时的尿流率。[26]

2009年该公式进行了更新、使用标准化血清肌酸酐(推荐值:K=0.413)及附加的公式,除血清肌酸酐外如果测量血清胱抑素可允许提高精度。[27]

血清肌酸酐水平校准及IDMS标准化工作的重要性 编辑

所存在的一个问题是基于肌酸酐方程的GFR方法用于测定血液中的肌酸酐,而此法对于它们的"易感性"(susceptibility)至"非特异性色原"(non-specific chromogen)差异很大,因此会导致被高估的肌酸酐值。特别的是,MDRD方程是将患者用血清肌肌酸酐测量而导出。美国的NKDEP方案试图解决这个问题主要是让所有的实验室校准他们的肌酸酐测试法成为一"绝对参考标准"(gold standard),而此种测试法是在"同位素稀释法"(Isotope dilution/IDMS)的方法下进行。2009年年底在美国并不是所有的实验室都转换到新系统。现有两种形式的MDRD方程可用,这要取决于是否肌酸酐能由IDMS校准测定法来测量。CKD-EPI方程被设计为仅与校准过的IDMS血清肌酐值来使用。

血清胱抑素C 编辑

肌酸酐(变化的肌肉质量,最近肉摄取等)的问题已导致对估计GFR的替代剂之评价。其中之一是血清胱抑素C,由大多数在体内的细胞(它是半胱氨酸蛋白酶的抑制剂)所分泌的一种普遍存在的蛋白。

血清胱抑素C是自由地在肾小球过滤。过滤后因血清胱抑素C被再吸收且被肾小管上皮细胞分解代谢掉,故仅有少量排泄在尿中。因此C级的胱抑素没有在尿液中却在血液中量测到。

方程序已经发展为联结估计肾小球滤过率(eGFR)至血清胱抑素C之水平。在最近,一些研究人员提出一些公式将(性别、年龄及种族)组合以配合调整过的血清胱抑素C及肌酸酐。最准确的是(性别、年龄及种族)配合调整过的血清胱抑素C、接着(性别、年龄及种族)配合调整肌酸酐,且单独的血清胱抑素C与调整后的肌酸酐略有不同。[28]

正常范围 编辑

人体表面积(body surface area (BSA))调整后的GFR值正常范围、在男性及女性为<100-130毫升/分钟/1.73平方米>(100-130 ml/min/1.73m2)。在儿童中不分性别、直到2岁为止其GFR菊粉清除率的测定值为<110毫升/分钟/1.73平方米>( 110 ml/min/1.73m2),之后则逐渐减小。40岁以后,GFR随着年龄增长而逐渐减小,大约每年以<0.4-1.2毫升/分钟>(0.4-1.2 mL/min)的速率递减。

慢性肾脏病分期 编辑

肾疾病风险因素包括糖尿病、高血压、家族史、年龄、种族与吸烟等。对大多数患者而言,GFR(肾丝球滤过率/肾小球滤过率)值超过<60毫升/分钟/1.73平方米>(60 mL/min/1.73m2)肾就足够维持一般的运作水平。不过之前GFR的测试结果如显示其值有显著的下降、那可能是肾脏发病的早期指标,这时医疗的程序就要介入处理。越早进行肾功能障碍的诊断及治疗,能保留剩余健全的肾单位之几率就愈大,且可避免肾透析的需要性。

CKD阶段 GFR 水平 (mL/min/1.73 m2 备注
第0阶段 ≥ 90 肾功能正常、且没有蛋白尿
第1阶段 ≥ 90 有明显的肾损伤。
第2阶段 60 – 89 (轻微)、有明显的肾损伤。
第3阶段 30 – 59 (中等)
第4阶段 15 – 29 (严重)
第5阶段 < 15 有些患者进入此阶段需要透析;然而也有
许多的患者在此阶段尚未需要透析。

慢性肾脏病(CKD)的严重程度是由六个阶段来描述;最严重的三个阶段是由MDRD-eGFR的值来定义,且前三个阶段还取决于是否有肾脏疾病的其他证据(比如蛋白尿):

0) CKD0 – 肾功能正常,GFR 高于 90mL/min/1.73m2,且没有蛋白尿
1) CKD1 – GFR 高于 90mL/min/1.73m2,且有明显的肾损伤。
2) CKD2 (轻微) – GFR 从 60 至 89 mL/min/1.73m2,且有明显肾损伤。
3) CKD3 (中等) – GFR 从 30 至 59 mL/min/1.73m2
4) CKD4 (严重) – GFR 从 15 至 29 mL/min/1.73m2
5) CKD5 肾功能衰竭 - GFR 小于 15 mL/min/1.73m2,有些患者进入CKD5D第5阶段需要透析;然而也有许多的患者在CKD5阶段尚未需要透析。

注记:其它加上"T"(transplant)标志的患者,表示他们已有肾移植(Kidney transplantation)不需考虑第几阶段的因素。

不是所有的临床医生都同意上述的分类,这表明这种分类可能误标肾功能的轻度衰减的患者,尤其是老年人具有此种症状。[29][30]就这些争议的肾脏疾病、2009年就举办过一场研讨会:〈改善全球CKD的研究成果(KDIGO)〉:其议题为“定义”,“分类”及“预后”,并收集有关CKD预后数据;与完善化CKD的定义及其分期阶段评估。[31]

注释 编辑

  1. ^ Stevens LA, Coresh J, Greene T, Levey AS. Assessing kidney function--measured and estimated glomerular filtration rate. The New England Journal of Medicine. June 2006, 354 (23): 2473–83. PMID 16760447. doi:10.1056/NEJMra054415. 
  2. ^ MCG生理学 7/7ch04/7ch04p11 - "Glomerular Filtration Rate"
  3. ^ GFR (Cockcroft & MDRD) calculator at medical-calculator.nl页面存档备份,存于互联网档案馆) - Cockcroft and MDRD calculator and details about inulin clearance
  4. ^ 4.0 4.1 4.2 4.3 Guyton, Arthur; Hall, John. Chapter 26: Urine Formation by the Kidneys: I. Glomerular Filtration, Renal Blood Flow, and Their Control. Gruliow, Rebecca (编). Textbook of Medical Physiology (Book) 11th. Philadelphia, Pennsylvania: Elsevier Inc. 2006: 308–325. ISBN 0-7216-0240-1. 
  5. ^ 5.0 5.1 5.2 5.3 Keener, James; Sneyd, James. 20: Renal Physiology. Marsden, J.E. (编). Mathematical Physiology (Book). Interdisciplinary Mathematics. Mathematical Biology Vol. 8. Sirovich, Wiggins 1st. New York, NY: Springer Science +Business Media LLC. 2004: 612–636. ISBN 0-387-98381-3. 
  6. ^ KDOQI CKD Guidelines. [2010-08-25]. (原始内容存档于2012-10-03). 
  7. ^ GFR Calculator at cato.at - Cockcroft-Gault 互联网档案馆存档,存档日期2004-09-05. - GFR calculation (Cockcroft-Gault formula)
  8. ^ Cockcroft DW, Gault MH. Prediction of creatinine clearance from serum creatinine. Nephron. 1976, 16 (1): 31–41. PMID 1244564. doi:10.1159/000180580. 
  9. ^ Gault MH, Longerich LL, Harnett JD, Wesolowski C. Predicting glomerular function from adjusted serum creatinine. Nephron. 1992, 62 (3): 249–56. PMID 1436333. doi:10.1159/000187054. 
  10. ^ 10.0 10.1 Levey AS, Bosch JP, Lewis JB, Greene T, Rogers N, Roth D. A more accurate method to estimate glomerular filtration rate from serum creatinine: a new prediction equation. Modification of Diet in Renal Disease Study Group. Annals of Internal Medicine. March 1999, 130 (6): 461–70. PMID 10075613. doi:10.7326/0003-4819-130-6-199903160-00002. 
  11. ^ Mathew TH, Johnson DW, Jones GR. Chronic kidney disease and automatic reporting of estimated glomerular filtration rate: revised recommendations. The Medical Journal of Australia. October 2007, 187 (8): 459–63. PMID 17937643. 
  12. ^ Joint Specialty Committee on Renal Disease. Chronic kidney disease in adults: UK guidelines for identification, management and referral (PDF). June 2005. (原始内容 (PDF)存档于2007-10-19). 
  13. ^ Davey RX. Chronic kidney disease and automatic reporting of estimated glomerular filtration rate. The Medical Journal of Australia. January 2006, 184 (1): 42–3; author reply 43. PMID 16398632. 
  14. ^ Twomey PJ, Reynolds TM. The MDRD formula and validation. QJM. November 2006, 99 (11): 804–5. PMID 17041249. doi:10.1093/qjmed/hcl108. 
  15. ^ Kallner A, Ayling PA, Khatami Z. Does eGFR improve the diagnostic capability of S-Creatinine concentration results? A retrospective population based study. International Journal of Medical Sciences. 2008, 5 (1): 9–17 [2014-11-15]. PMC 2204044 . PMID 18219370. doi:10.7150/ijms.5.9. (原始内容存档于2021-03-10). 
  16. ^ National Kidney Foundation. K/DOQI clinical practice guidelines for chronic kidney disease: evaluation, classification, and stratification. American Journal of Kidney Diseases. February 2002, 39 (2 Suppl 1): S1–266. PMID 11904577. doi:10.1016/S0272-6386(02)70081-4. 
  17. ^ 17.0 17.1 Rule AD, Larson TS, Bergstralh EJ, Slezak JM, Jacobsen SJ, Cosio FG. Using serum creatinine to estimate glomerular filtration rate: accuracy in good health and in chronic kidney disease. Annals of Internal Medicine. December 2004, 141 (12): 929–37. PMID 15611490. doi:10.7326/0003-4819-141-12-200412210-00009. 
  18. ^ Levey AS; Coresh J; Greene T; et al. Using standardized serum creatinine values in the modification of diet in renal disease study equation for estimating glomerular filtration rate. Annals of Internal Medicine. August 2006, 145 (4): 247–54. PMID 16908915. doi:10.7326/0003-4819-145-4-200608150-00004. 
  19. ^ GFR MDRD Calculator for Adults. National Kidney Disease Education Program. United States: National Institutes of Health. [2014-11-15]. (原始内容存档于2012-02-26). 
  20. ^ Hougardy, JM; Delanaye, P; Le Moine, A; Nortier, J. Estimation of the glomerular filtration rate in 2014 by tests and equations: strengths and weaknesses.. Rev Med Brux. 2014, 35 (4): 250–7. PMID 25675627 (法语). 
  21. ^ Levey AS; Stevens LA; Schmid CH; et al. A new equation to estimate glomerular filtration rate. Annals of Internal Medicine. May 2009, 150 (9): 604–12. PMC 2763564 . PMID 19414839. doi:10.7326/0003-4819-150-9-200905050-00006. 
  22. ^ Matsushita K, Selvin E, Bash LD, Astor BC, Coresh J. Risk implications of the new CKD Epidemiology Collaboration (CKD-EPI) equation compared with the MDRD Study equation for estimated GFR: the Atherosclerosis Risk in Communities (ARIC) Study. American Journal of Kidney Diseases. April 2010, 55 (4): 648–59. PMC 2858455 . PMID 20189275. doi:10.1053/j.ajkd.2009.12.016. 
  23. ^ 23.0 23.1 Schwartz GJ, Haycock GB, Edelmann CM, Spitzer A. A simple estimate of glomerular filtration rate in children derived from body length and plasma creatinine. Pediatrics. August 1976, 58 (2): 259–63. PMID 951142. 
  24. ^ 24.0 24.1 Schwartz GJ, Feld LG, Langford DJ. A simple estimate of glomerular filtration rate in full-term infants during the first year of life. The Journal of Pediatrics. June 1984, 104 (6): 849–54. PMID 6726515. doi:10.1016/S0022-3476(84)80479-5. 
  25. ^ Brion LP, Fleischman AR, McCarton C, Schwartz GJ. A simple estimate of glomerular filtration rate in low birth weight infants during the first year of life: noninvasive assessment of body composition and growth. The Journal of Pediatrics. October 1986, 109 (4): 698–707. PMID 3761090. doi:10.1016/S0022-3476(86)80245-1. 
  26. ^ Haenggi MH, Pelet J, Guignard JP. [Estimation of glomerular filtration rate by the formula GFR &#61; K x T/Pc]. Archives De Pédiatrie. February 1999, 6 (2): 165–72. PMID 10079885. doi:10.1016/S0929-693X(99)80204-8 (法语). 
  27. ^ Schwartz GJ; Muñoz A; Schneider MF; et al. New equations to estimate GFR in children with CKD. Journal of the American Society of Nephrology. March 2009, 20 (3): 629–37. PMC 2653687 . PMID 19158356. doi:10.1681/ASN.2008030287. 
  28. ^ Stevens LA; Coresh J; Schmid CH; et al. Estimating GFR using serum cystatin C alone and in combination with serum creatinine: a pooled analysis of 3,418 individuals with CKD. American Journal of Kidney Diseases. March 2008, 51 (3): 395–406. PMC 2390827 . PMID 18295055. doi:10.1053/j.ajkd.2007.11.018. 
  29. ^ Bauer C, Melamed ML, Hostetter TH. Staging of Chronic Kidney Disease: Time for a Course Correction. American Society of Nephrology. 2008, 19 (5): 844–46 [2014-11-15]. doi:10.1681/ASN.2008010110. (原始内容存档于2021-04-20). 
  30. ^ Eckardt K-U, Berns JS, Rocco MV, Kasiske BL. Definition and Classification of CKD: The Debate Should Be About Patient Prognosis—A Position Statement From KDOQI and KDIGO (PDF). American Journal of Kidney Diseases. June 2009, 53 (6): 915–920. PMID 19406541. doi:10.1053/j.ajkd.2009.04.001. (原始内容 (PDF)存档于2011-07-25). 
  31. ^ KDIGO Controversies Conference: Definition, Classification and Prognosis in CKD, London, October 2009. Kidney Disease: Improving Global Outcomes (KDIGO). 2009. (原始内容存档于2010-11-24). 

参阅 编辑

外部链接 编辑

在线计算器 编辑

参考文献链接 编辑

其它参考资料 编辑