Status of care for end stage kidney disease in countries and regions worldwide: international cross sectional survey
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To determine the global capacity (availability, accessibility, quality, and affordability) to deliver kidney replacement therapy (dialysis and transplantation) and conservative kidney management. DESIGN: International cross sectional survey. SETTING: International Society of Nephrology (ISN) survey of 182 countries from July to September 2018. PARTICIPANTS: Key stakeholders identified by ISN's national and regional leaders. MAIN OUTCOME MEASURES: Markers of national capacity to deliver core components of kidney replacement therapy and conservative kidney management. RESULTS: Responses were received from 160 (87.9%) of 182 countries, comprising 97.8% (7338.5 million of 7501.3 million) of the world's population. A wide variation was found in capacity and structures for kidney replacement therapy and conservative kidney management-namely, funding mechanisms, health workforce, service delivery, and available technologies. Information on the prevalence of treated end stage kidney disease was available in 91 (42%) of 218 countries worldwide. Estimates varied more than 800-fold from 4 to 3392 per million population. Rwanda was the only low income country to report data on the prevalence of treated disease; 5 (<10%) of 53 African countries reported these data. Of 159 countries, 102 (64%) provided public funding for kidney replacement therapy. Sixty eight (43%) of 159 countries charged no fees at the point of care delivery and 34 (21%) made some charge. Haemodialysis was reported as available in 156 (100%) of 156 countries, peritoneal dialysis in 119 (76%) of 156 countries, and kidney transplantation in 114 (74%) of 155 countries. Dialysis and kidney transplantation were available to more than 50% of patients in only 108 (70%) and 45 (29%) of 154 countries that offered these services, respectively. Conservative kidney management was available in 124 (81%) of 154 countries. Worldwide, the median number of nephrologists was 9.96 per million population, which varied with income level. CONCLUSIONS: These comprehensive data show the capacity of countries (including low income countries) to provide optimal care for patients with end stage kidney disease. They demonstrate substantial variability in the burden of such disease and capacity for kidney replacement therapy and conservative kidney management, which have implications for policy.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».