What happened in Finland to increase home hemodialysis?
Notice bibliographique
Résumé
Finland is geographically a rather large country with a relatively sparse population (5.3 million). Home hemodialysis (HHD) was started in Helsinki 40 years ago and in the early years it was only used in selected patients. However, by the late 1980s HHD almost disappeared owing to the advent of CAPD and new HD centers. Towards the end of the 1990s, it became evident that PD had limitations and new ways had to be found to individualize HD, improve the outcome, increase capacity, and limit the growth of costs of HD. After careful planning, HHD was reinstituted at the Helsinki University Hospital in 1998 and since then the program has grown steadily. By December 31, 2007, altogether 163 patients had started at home. This has required changes in the predialysis program where the "home first" policy was adopted. Other important features include close cooperation with other nephrological centers as well as centralized HHD training that also supports more remote hospitals. Since then this therapy has been started in several other academic and in some smaller hospitals, and at the end of last year about 4% of all Finnish dialysis patients (n=1.600) were on HHD (prevalence 11.8/million). In the Helsinki metropolitan area this treatment is the most economical modality (estimated annual global costs euro37.000), comparable to self-care satellite HD and CAPD. A successful HHD program requires a well-organized predialysis program, a highly motivated multidisciplinary team, and well-developed training networks.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,008 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,002 |
| Communication savante | 0,007 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,010 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».