预测中国人群晚期慢性肾脏病的肾脏替代疗法、心血管疾病和全因死亡率
该数据集包含1,333名中国晚期慢性肾脏病患者的临床表格数据，涵盖估算肾小球滤过率、白蛋白水平等指标，以及肾脏替代疗法、心血管疾病和全因死亡率等预后信息，主要用于评估和改进Grams风险预测模型在中国人群中的适用性，支持慢性肾脏病的预后研究和临床决策优化。
基本信息
资源简介
预测中国人群晚期慢性肾脏病的肾脏替代疗法、心血管疾病和全因死亡率
【数据集背景】
本数据集源站标题为《Predicting kidney replacement therapy, cardiovascular disease and all-cause mortality in advanced chronic kidney disease among the Chinese population》。配套论文《Predicting kidney replacement therapy, cardiovascular disease and all-cause mortality in advanced chronic kidney disease among the Chinese population》发表于 Renal Failure（2025），DOI：10.1080/0886022X.2025.2556301。项目资助方：This study was supported by grants from National Natural Science Foundation of China (72125009, 82003529); National Key Research and Development Program of China (2022YFF1203001); Peking University Medicine Sailing Program for Young Scholars’ Scientific & Technological Innovation (BMU2023YFJHMX014); National High Level Hospital Clinical Research Funding (‘Star of Outlook’ Scientific Research Project of Peking University First Hospital, 2022XW06, 2022XW09); Young Elite Scientists Sponsorship Program by CAST (2022QNRC001); CAMS Innovation Fund for Medical Sciences (2019-I2M-5-046), and PKU-Baidu Fund (2020BD032). The funder had no role in the design, data collection, data analysis, and reporting of this study.。源站首次发布：2025-09-10。
【数据内容】
源站原始描述：The Grams model, designed to predict adverse event risks in advanced chronic kidney disease (CKD) patients, was evaluated in a Chinese cohort of 1,333 patients with eGFR below 30 mL/min/1.73 m2. The model demonstrated moderate to good discrimination across outcomes, performing well in predicting kidney replacement therapy (KRT) but overestimating the risks of cardiovascular disease (CVD) and mortality. Calibration for KRT was accurate, while other outcomes required recalibration to improve align…
【数据结构与技术规格】
文件数 13 个，合计 65.18 MB。figure S1.tif：image/tiff，1.08 MB。数据集 DOI：10.6084/m9.figshare.30091339.v1。
【主题与分类】
源站学科分类：Medicine、Genetics、Biotechnology、Sociology、Biological Sciences not elsewhere classified、Mathematical Sciences not elsewhere classified。主题标签：Advanced chronic kidney disease、external validation、kidney replacement therapy、cardiovascular disease。
【适用方向】
源站学科分类标注为 Medicine、Genetics、Biotechnology、Sociology、Biological Sciences not elsewhere classified、Mathematical Sciences not elsewhere classified。
【获取与许可】
源站页面：https://tandf.figshare.com/articles/dataset/Predicting_kidney_replacement_therapy_cardiovascular_disease_and_all-cause_mortality_in_advanced_chronic_kidney_disease_among_the_Chinese_population/30091339
使用许可：CC BY 4.0（https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/）。
规范引用：Predicting kidney replacement therapy, cardiovascular disease and all-cause mortality in advanced chronic kidney disease among the Chinese population. Taylor & Francis. Yao, Xingchen; Li, Chenglong; Wang, Jinwei; Lu, Lanlan; Yang, Chao; Zhang, Luxia
下载信息
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使用方式
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数据说明
该数据集基于一项针对中国晚期慢性肾脏病（CKD）患者队列的研究，旨在评估和改进Grams模型在预测不良事件风险方面的表现。数据集包含1,333名估算肾小球滤过率（eGFR）低于30 mL/min/1.73 m²的中国患者的临床资料，主要记录了肾脏替代疗法（KRT）、心血管疾病（CVD）和全因死亡率等关键预后指标。研究通过验证Grams模型在该人群中的适用性，发现模型对KRT的预测具有较好的区分度和校准度，但对CVD和死亡风险的预测存在高估，需重新校准。此外，研究识别出如白蛋白水平等新的重要预测因子，这些因子未包含在原始Grams模型中，但能显著提升预测准确性。该数据集主要用于慢性肾脏病的预后预测研究，支持临床风险模型的开发、验证与优化，为针对中国人群的个性化医疗决策提供数据基础。
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