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Enregistrement W2990553120 · doi:10.1111/hdi.12802

Cost estimate of chronic hemodialysis in Kinshasa, the Democratic Republic of the Congo: A prospective study in two centers

2019· article· en· W2990553120 sur OpenAlexvenueno aff
Patrick P. M. Izeidi, Yannick Mayamba Nlandu, François Bompeka Lepira, Jean-Robert Rissasy Makulo, Yannick Mompango Engole, Vieux Momeme Mokoli, Justine Busanga Bukabau, Fulbert N. Kwilu, Nazaire Mangani Nseka, Ernest Kiswaya Sumaili

Notice bibliographique

RevueHemodialysis International · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDialysis and Renal Disease Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineHemodialysisProspective cohort studyIndirect costsDialysisLogistic regressionEnd stage renal diseaseDirect costDemographyInternal medicineEmergency medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The number of patients on dialysis has significantly increased worldwide. However, prospective studies estimating the cost of hemodialysis (HD) in sub-Saharan Africa remain scarce. The present study aimed to evaluate the direct cost of treating end stage renal disease. Determinants of additional direct cost were also assessed. METHODS: This study is an analytical, prospective study of cost performed at two HD centers in Kinshasa for a period of 3 months among HD patients enrolled consecutively. The cost analyzed includes only expenditures: consultation, HD session, drugs, comorbidities, laboratory tests, and imaging. Transportation, patient hospitalization, and indirect costs are not taken into account. The determinants of the additional direct cost of HD are identified by multivariate logistic regression analysis. P < 0.05 is the level of statistical significance. FINDINGS: The average quarterly direct cost of chronic HD in United States Dollars (US$) is $7070 (~US$28,280 annual cost) at a rate of US$287 per patient per HD session. This cost includes the HD session (US$237) and medicine (US$33) costs, which account for 82.5% and 11.3% of the direct costs, respectively. The presence of at least 4 comorbidities (OR adjusted 4.3, 95% CI [1.23-14.95], P = 0.022) and infection (adjusted OR 4.56, 95% CI [1.05-19.85], P = 0.043) emerged as independent determinants of additional direct cost. CONCLUSION: The direct cost of HD is very high in Kinshasa, where more than 80% of Congolese people live on less than US$1.25 a day.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,048
Score d'incertitude au seuil0,095

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,313
Écart entre enseignants0,296 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations18
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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