AKI 是常見危重症之一，ICU 中發生率高達 60%，其中約 23.5% 的 AKI 患者接受了 RRT 治療。鑑於 RRT 是一種相對複雜且昂貴的治療方法，RRT 脫機失敗可能使患者病情惡化，或增加再次發生 AKI 的風險，因此，RRT 脫機時機對於危重症患者格外重要。但除了 2012 年 KDIGO AKI 指南有所提及外，迄今尚無 RRT 脫機時機的具體指南。
加拿大阿爾伯塔大學重症醫學科 Katulka 教授就臨床預測危重患者 RRT 成功脫機的指標對相關臨床研究數據進行了薈萃分析，該研究強調了未來研究的方向，揭示了現有研究中存在的不足。
RRT 停機考量指標
胱抑素 C
胱抑素 C 是近年發現用於預測 AKI 發生的生物標記物，也是被納入 RRT 脫機時機相關研究的常見的腎臟損傷生物標記物，由於分析納入的研究間存在大量異質性，胱抑素 C 不能預測 RRT 脫機時機。
多元模型
多元模型在多種疾病中表現出良好預測能力。理想情況下，整合了一系列臨床信息的模型，對預測 RRT 何時脫機應具指導作用。而目前相關研究模型測量值是在 ICU 入院或 RRT 啟動時進行收集的，存在固有混雜因素，即死亡風險是 RRT 停機的原因之一，導致多元模型在預測 RRT 脫機時能效不足。
尿量
尿量作為預測 RRT 脫機的臨床指標受研究者關注頗多，該薈萃分析提示，尿量具有一定的預測 RRT 脫機的能力，但對排尿量評估時間點不同（RRT 確切脫機時間前和後），有或沒用利尿劑及不同研究之間存在異質性的問題，均導致目前無法確定考慮 RRT 脫機的具體尿量閾值。
侷限與不足
儘管已確認尿量是判斷 RRT 停機的觀察指標，但 RRT 停機閾值仍有待後續研究。本研究尚有值得思考的三點侷限：
1
納入研究的總體質量高，但數據都來自觀察性研究，未檢索到評估 RRT 停機的隨機試驗。
2
研究涉及許多不同的標記物，但大多都侷限在單一研究，未重複，也未經驗證。
3
用於定義陽性或陰性結果的閾值、RRT 停機時機及脫機成功的定義均存在顯著異質性。
展望
該研究提示，進一步研究應集中在尿量閾值的細化確定和臨床預測工具的開發驗證上，將尿量與其他靜態和動態臨床指標結合起來，以提高預測 RRT 停機的準確性。
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