高鈉血癥是危重癥患者常見的電解質紊亂之一。重度高鈉血癥發生率為 0.6%～1.0%，然而病死率為 58%～87%。傳統治療主要是限制鈉的攝入及根據缺水和持續失水程度補充無鹽液體。然而對于部分等容量和高容量高鈉血癥患者，傳統治療不能有效降低血鈉濃度。連續性腎臟替代治療（continuous renal replacement therapy，CRRT）能夠有效清除鈉離子，降低血鈉濃度，而關于 CRRT 治療高鈉血癥的研究較少。該文從高鈉血癥的流行病學和危害、傳統治療及不足、CRRT 治療的優勢和現狀、CRRT 治療高鈉血癥的經驗 4 個方面介紹高鈉血癥的 CRRT 治療。
急性腎損傷（acute kidney injury，AKI）表現為腎功能突然、快速下降，在住院患者中發病率高、病死率高。AKI 可由多種病因引起，缺血再灌注損傷（ischemia-reperfusion injury，IRI）是 AKI 的最常見病因之一。越來越多的研究發現間充質干細胞（mesenchymal stem cell，MSC）來源的外泌體可以通過調節免疫反應、抗氧化應激、對抗細胞凋亡、促進組織再生等機制緩解 IRI-AKI，能在一定程度上避免直接應用 MSC 的限制。該文就 MSC 來源的外泌體治療缺血再灌注腎損傷的作用和機制作一綜述，為該方向的科研工作者提供參考。
連續性腎臟替代治療（continuous renal replacement therapy, CRRT）是救治危重癥患者的重要治療技術之一。近年來，人工智能領域發展迅速，在制造業、汽車、生活領域均已廣泛應用。人工智能在醫學領域的發展和應用也進展迅速，人工智能影像結果判斷、病理結果判斷、患者預后預測等也逐漸進入臨床。人工智能在 CRRT 領域的發展也有了快速進展。因此，該文將闡述人工智能在 CRRT 技術中的應用現狀，以及其在 CRRT 技術中的未來前景，從而為認識人工智能在 CRRT 技術中的應用提供參考。
目的 識別經連續性腎臟替代治療（continuous renal replacement therapy, CRRT）的橫紋肌溶解致急性腎損傷患者死亡的危險因素，開發臨床預測模型并驗證其效能。方法 從 MIMIC-IV 2.2 數據庫中提取 2008 年—2019 年橫紋肌溶解致急性腎損傷且經 CRRT 治療患者的臨床資料及預后信息。將入組患者按照 7∶3 分為訓練集及測試集，在訓練集中通過 LASSO 回歸、隨機森林及極端梯度提升法（extreme gradient boosting, XGBoost）識別影響患者 28 d 死亡的危險因素并建立 logistic 回歸模型、隨機森林模型、支持向量機模型與 XGBoost 模型，在測試集中計算上述預測模型的準確率及受試者操作特征曲線下面積。結果 共納入 175 例患者，入重癥監護病房時測的乳酸、年齡、急性生理評分Ⅲ、血紅蛋白、平均動脈壓及體質量指數為 LASSO 回歸、隨機森林與 XGBoost 共同識別出的影響患者生存最重要的 6 個危險因素。通過以上危險因素構建的 logistic 回歸模型、隨機森林模型、支持向量機模型與 XGBoost 模型在測試集中的預測準確率分別為 0.75、0.79、0.79 與 0.81，受試者操作特征曲線下面積分別為 0.82、0.85、0.87 與 0.87。結論 通過入重癥監護病房時測的乳酸、年齡、急性生理評分Ⅲ、血紅蛋白、平均動脈壓及體質量指數 6 個危險因素構建的 XGBoost 模型的臨床預測效能較好，有利于醫生臨床決策。