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Enregistrement W3006697312 · doi:10.1016/j.kisu.2019.11.007

Challenges for sustainable end-stage kidney disease care in low-middle-income countries: the problem of the workforce

2020· review· en· W3006697312 sur OpenAlexaff
Charles R. Swanepoel, Mignon McCulloch, Georgi Abraham, Jo‐Ann Donner, Mona Alrukhaimi, Peter G. Blake, Sakarn Bunnag, Stefaan Claus, Gavin Dreyer, Mohammad Ghnaimat, Fuad M. Ibhais, Adrian Liew, Marla McKnight, Yewondwossen Tadesse Mengistu, Saraladevi Naicker, Abdou Niang, Gregorio T. Obrador, Jeffrey Perl, Harun Ur Rashid, Marcello Tonelli, Kriang Tungsanga, Tushar J. Vachharajani, Elena Zakharova, Carlos Zúñiga‐Ramírez, Fredric O. Finkelstein

Notice bibliographique

RevueKidney International Supplements · 2020
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDialysis and Renal Disease Management
Établissements canadiensUniversity of CalgaryWestern UniversitySt. Michael's HospitalOntario Stroke NetworkUniversity of TorontoLondon Health Sciences Centre
Organismes subventionnairesInternational Society of NephrologyBaxter International
Mots-clésNephrologyWorkforceMedicineKidney diseaseGovernment (linguistics)Internal medicineFamily medicineHealth careEconomic growth

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Prevention and early detection of kidney diseases in adults and children should be a priority for any government health department. This is particularly pertinent in the low-middle-income countries, mostly in Asia, Africa, Latin America, and the Caribbean, where up to 7 million people die because of lack of end-stage kidney disease treatment. The nephrology workforce (nurses, technicians, and doctors) is limited in these countries and expanding the size and expertise of the workforce is essential to permit expansion of treatment for both chronic kidney disease and end-stage kidney disease. To achieve this will require sustained action and commitment from governments, academic medical centers, local nephrology societies, and the international nephrology community.

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)0,019
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,025
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,029
Score d'incertitude au seuil0,101

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0190,025
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0080,006
Communication savante0,0090,012
Science ouverte0,0040,016
Intégrité de la recherche0,0090,014
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0240,006

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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,329
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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations30
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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