Free dialysis in Nepal: Logistical challenges explored
Notice bibliographique
Résumé
Nepal's Ministry of Health began offering free lifetime hemodialysis (HD) in 2016. There has been a large growth in renal replacement therapy (RRT) services offered in Nepal since 2010, when the last known data on the subject was published. In 2016, 42 HD centers existed (223% increase since 2010) serving 1975 end stage renal disease patients (303% increase since 2010); 36 nephrologists were registered (200% increase since 2010), 12 were trained in transplantation, and 790 transplants had been performed to date. We estimate the incidence of end stage renal disease to be 2900 patients (100 per million population). With an annual cost of approximately US$2300 per dialysis patient, offering free dialysis could potentially cost the government US$6.7 million per year, suggesting that 2.1% of the annual health budget would be allocated to 0.01% of the population. The geographic zone surrounding the capital city, Kathmandu, contains 50% of HD centers, but only 14.5% of Nepal's population. Forty-eight percent of the population lives within zones without HD service, therefore infrastructure challenges exist in providing equitable access to RRT. The aim of this article is to summarize the current statistics of RRT in Nepal.
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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 | 0,003 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».