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Enregistrement W2982562435 · doi:10.5546/aap.2019.eng.e243

Burden, access, and disparities in kidney disease

2019· article· es· W2982562435 sur OpenAlexaff
Deidra C. Crews, Aminu K. Bello, Gamal Saadi

Notice bibliographique

RevueArchivos Argentinos de Pediatria · 2019
Typearticle
Languees
DomaineMedicine
ThématiqueRenal and Vascular Pathologies
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésKidney diseasePublic healthSocioeconomic statusDiseaseMedicineEquity (law)Health carePolitical scienceHumanitiesEnvironmental healthInternal medicineNursingPopulationLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Kidney disease is a global public health problem; affects more than 750 million persons worldwide. The burden of kidney disease varies substantially across the world, as does its detection and treatment. Emerging evidence suggests that developing countries have a similar or even greater kidney disease burden than developed countries. In many settings, rates of kidney disease and the provision of care are defined by socioeconomic, cultural, and political factors, leading to significant disparities, even in developed countries. These disparities exist across the spectrum of kidney disease -prevention, screening, care and treatment. World Kidney Day 2019 offers an opportunity to raise awareness of kidney disease. This editorial highlights these disparities and emphasizes the role of public policies and organizational structures in addressing them. We outline opportunities to improve our understanding of disparities, the best ways to address them, and how to streamline efforts toward achieving kidney health equity across the globe.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,016
Tête enseignante GPT0,282
Écart entre enseignants0,266 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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