<p>Current Management Strategies of Chronic Kidney Disease in Resource-Limited Countries</p>
Notice bibliographique
Résumé
The incidence and prevalence of chronic kidney disease (CKD) and kidney failure continues to increase worldwide, especially in resource-limited countries. Many countries in this category already have a massive burden of communicable diseases, as well as socio-economic and socio-demographic challenges. The rising CKD burden and exorbitant economic cost associated with treatment are mainly responsible for the alarming mortality rate associated with kidney disease in these regions. There is often poor risk factor (diabetes and hypertension) and CKD awareness in these countries and limited availability and affordability of treatment options. Given these observations, early disease detection and preventive measures remain the best options for disease management in resource-limited settings. Primary, secondary and tertiary preventive strategies need to be enhanced and should particularly include measures to increase awareness, regular assessment to detect hypertension, diabetes and albuminuria, options for early referral of identified patients to a nephrologist and options for conservative kidney management where kidney replacement therapies may not be available or indicated. Much is still needed to be done by governments in these regions, especially regarding healthcare funding, improving the primary healthcare systems and enhancing non-communicable disease detection and treatment programs as these will have effects on kidney care in these regions.
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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) | 0,001 | 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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».