综述：动静脉瘘的护理管理及人工智能：一项综述性研究

《Journal of Renal Care》：Nursing Management of Arteriovenous Fistula and Artificial Intelligence: A Scoping Review

本文系统综述了23项研究，探讨人工智能在慢性肾病患者的动静脉瘘管理中的应用，包括预防并发症、检测狭窄和预测衰竭，证实AI技术如卷积神经网络和XGBoost模型能有效提升临床决策和护理质量。

　　

摘要

引言

慢性肾病是一种进行性疾病，通常需要肾脏替代疗法，而血液透析依赖于稳定且功能正常的动静脉瘘。尽管动静脉瘘具有多种优势，但它们容易发生并发症，这给管理带来了相当大的挑战。

目的

本综述旨在探讨人工智能在动静脉瘘管理中的潜在作用。

研究设计

本研究遵循PRISMA-Scoping eReview指南和Joanna Briggs Institute的方法论进行了范围界定。

研究对象

患有慢性肾病的成年人。

测量方法

通过全面搜索PubMed、Embase、Cochrane Library和CINAHL等数据库，并结合灰色文献，确定了有关人工智能在动静脉瘘管理中应用的相关研究。数据提取和整合采用了标准化方法，对人工智能技术及其临床应用进行了分类。

结果

共纳入了23项研究，这些研究探讨了人工智能在动静脉瘘管理中的应用，包括预防、并发症管理以及血液透析患者早期狭窄的检测。在此背景下，人工智能指的是能够从临床数据中学习以识别模式并帮助临床医生更早发现并发症的计算机系统。卷积神经网络通过非侵入性声学分析有效检测了动静脉瘘的狭窄情况，而将卷积神经网络与双向长短期记忆网络结合使用则提高了狭窄严重程度的分类准确性。极端梯度提升算法以及决策树和支持向量机等机器学习技术在预测动静脉瘘的失败和成熟度方面表现出较强的能力。

结论

人工智能在动静脉瘘管理方面具有巨大的潜力，可以实现主动监测、减少并发症并提升个性化护理水平。这些发现也对护理实践具有重要的启示意义，尤其是在支持血液透析患者的瘘管评估和持续监测方面。

协议注册

该研究方案已注册在Open Science Framework数据库中（DOI: doi.org/10.17605/OSF.IO/5AVWS）。

利益冲突

作者声明没有利益冲突。