Availability, coverage, and scope of health information systems for kidney care across world countries and regions
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Health information systems (HIS) are fundamental tools for the surveillance of health services, estimation of disease burden and prioritization of health resources. Several gaps in the availability of HIS for kidney disease were highlighted by the first iteration of the Global Kidney Health Atlas. METHODS: As part of its second iteration, the International Society of Nephrology conducted a cross-sectional global survey between July and October 2018 to explore the coverage and scope of HIS for kidney disease, with a focus on kidney replacement therapy (KRT). RESULTS: Out of a total of 182 invited countries, 154 countries responded to questions on HIS (85% response rate). KRT registries were available in almost all high-income countries, but few low-income countries, while registries for non-dialysis chronic kidney disease (CKD) or acute kidney injury (AKI) were rare. Registries in high-income countries tended to be national, in contrast to registries in low-income countries, which often operated at local or regional levels. Although cause of end-stage kidney disease, modality of KRT and source of kidney transplant donors were frequently reported, few countries collected data on patient-reported outcome measures and only half of low-income countries recorded process-based measures. Almost no countries had programs to detect AKI and practices to identify CKD-targeted individuals with diabetes, hypertension and cardiovascular disease, rather than members of high-risk ethnic groups. CONCLUSIONS: These findings confirm significant heterogeneity in the global availability of HIS for kidney disease and highlight important gaps in their coverage and scope, especially in low-income countries and across the domains of AKI, non-dialysis CKD, patient-reported outcomes, process-based measures and quality indicators for KRT service delivery.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,015 | 0,051 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».