2019 World Kidney Day Editorial - burden, access, and disparities in kidney disease
Notice bibliographique
Résumé
Kidney disease is a global public health problem, affecting over 750 million persons worldwide. The burden of kidney disease varies substantially across the world, as does its detection and treatment. In many settings, rates of kidney disease and the provision of its care are defined by socio-economic, cultural, and political factors leading to significant disparities. World Kidney Day 2019 offers an opportunity to raise awareness of kidney disease and highlight disparities in its burden and current state of global capacity for prevention and management. Here, we highlight that many countries still lack access to basic diagnostics, a trained nephrology workforce, universal access to primary health care, and renal replacement therapies. We point to the need for strengthening basic infrastructure for kidney care services for early detection and management of acute kidney injury and chronic kidney disease across all countries and advocate for more pragmatic approaches to providing renal replacement therapies. Achieving universal health coverage worldwide by 2030 is one of the World Health Organization's Sustainable Development Goals. While universal health coverage may not include all elements of kidney care in all countries, understanding what is feasible and important for a country or region with a focus on reducing the burden and consequences of kidney disease would be an important step towards achieving kidney health equity.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».