Hyperphosphatemia up的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列問答集和資訊懶人包

以血液透析患者健康飲食指數為基礎的不同營養教育模式對於血液透析患者飲食品質和肌肉質量的影響

為了解決Hyperphosphatemia up的問題，作者陳筠涵 這樣論述：

血液透析（hemodialysis, HD）患者隨著年齡與疾病的進展，再加上飲食攝取不足，使肌肉逐漸流失，增加患者死亡風險。飲食為預防和減緩肌肉流失的關鍵因素，良好的飲食品質能預防肌肉流失，降低死亡風險。本研究室於2020年發展出血液透析患者健康飲食指數（Healthy Eating Index for HemoDialysis Patients, HEI-HD），為可同時評估飲食的「質」與「量」的臨床簡易工具。本研究目的為以HEI-HD為基礎發展之教材搭配實體營養教育，探討由營養師給予患者營養教育，或由營養師給予透析室護理師營養教育對於患者飲食品質和肌肉質量之影響。研究為準實驗設計（qua

si-experimental study），依衛教對象不同分為四組：完全對照組、護理師教育介入組、患者教育介入組以及完全教育組。排除資料不完整和遺漏之受試者後，最終納入94人進行分析。實驗分成起始期、介入期和追蹤期。收集基本資料、骨骼肌質量等身體組成資料、3日飲食紀錄並計算HEI-HD分數及飲食知識問卷。受試者平均年齡為58.3 ± 10.1歲，男性61人，佔64.9%。研究結果顯示，比較4種營養教育模式，完全教育組的飲食品質顯著提升，且肌肉質量無顯著下降。此外，HEI-HD總分及豆魚蛋肉類分數皆能預測飲食對於低肌肉質量的風險。綜上所述，以HEI-HD為基礎之營養教育能夠改善HD患者的飲食品

質，且由營養師同時給予患者及透析室護理師營養教育介入方式最能改善飲食品質，並維持其良好的肌肉健康，為對患者最有利之照護模式。

探討血液透析新發個案患者的低血清白蛋白水平和臨床因子的相關性

為了解決Hyperphosphatemia up的問題，作者陳尹軒 這樣論述：

血清白蛋白水平是透析患者的重要營養指標。大約三分之一的血液透析 (HD) 患者存在蛋白質營養不良。低血清白蛋白血症會增加死亡風險，因此，HD患者的血清白蛋白水平與死亡率密切相關。本研究目的找出預後低血清白蛋白的最佳組合因子，搭配深度學習方法產生最有效的預測模型，以探討血液特徵對於低血清白蛋白影響的重要性。本研究使用了來自臺灣最大的血液透析中心縱向電子資訊數據的資料分析，從 2011 年 7 月至 2015 年 12 月所收集的研究追蹤資料，共選擇符合納入標準的1567名新發個案血液透析患者進行分析。研究方法採用多元邏輯迴歸以評估臨床因素與低白蛋白血症的關聯，並使用蝗蟲優化算法(GOA)進行特

徵選擇。以quantile g-computation方法計算各因子的權重比例，考量干擾因子問題後採用權重校正偏差。接著，搭配使用機器學習以及深度學習方法來預測低血清白蛋白，預測方法分別為K-nearest neighbor (KNN)、Support vector machine (SVM)、Random forest (RF)、Gradient boosting decision tree (GBDT)、eXtreme gradient boosting (XGBoost)、Deep neural networks (DNN)以及Bi-directional long shorts-ter

m memory (Bi-LSTM)。透過ROC曲線下面積 (Area Under Curve, AUC)以及準確率比較模型的性能。從臨床因素中選擇了 12 個影響因子，此組合因子分別為年齡(age)、性別(gender)、高血壓 (Hypertension)、hemoglobin (Hb)、iron (Fe)、ferritin、sodium (Na)、potassium (K)、calcium (Ca)、creatinine (Cr)、alkaline phosphatase和triglyceride。本研究結果顯示，使用GOA quantile g-computation weight模型

搭配Bi-LSTM方法預測模型AUC可達98%且準確率為95%，相比使用GOA模型搭配Bi-LSTM方法預測模型AUC僅能達到76%且準確率為66%。本研究證實利用GOA方法可快速找出新發個案血液透析患者血清白蛋白之相關因子最佳組合，並且將quantile g-computation方法與深度學習方法搭配運用得出最有效的GOA quantile g-computation weight預測模型。我們可以利用該模型預測HD患者的血清白蛋白狀態，給予患者訂定更完善的預後照護及治療方針。