Effect of COVID-19 on Dialysis Practices on the Ground: Early Results from an International DOPPS Program Survey
Notice bibliographique
Résumé
Background: The COVID-19 pandemic caused unprecedented disruption to dialysis patients care globally. Facility surveys were distributed to assess the impact of COVID-19 pandemic on hemodialysis (HD) and peritoneal dialysis (PD) practices. Methods: Medical Director (MD) and Nurse Manager (NM) Surveys (MDS, NMS) are being distributed in May/June 2020 to 723 clinics enrolled in the Dialysis (in-center HD, DOPPS) or Peritoneal (PDOPPS) Dialysis Outcomes and Practice Patterns Study in Canada, China, Japan, the United States, 7 European countries, 5 Gulf Cooperative Council countries, and China metropolitan areas (Beijing, Guangzhou, Shanghai). Surveys content includes the number of COVID-19 cases, testing, and clinical management, screening, infection control, staffing, patient transportation, and psychological support. Results: As of 27 May 2020, we have 80 MDS (China, Europe, US = 33, 38, 5) and 101 NMS (45, 46, 9) responses from DOPPS sites. The following percentages are presented sequentially for China, Europe, and US. Among MDs, 0%, 67%, 67% reported at least one confirmed COVID-19 case among dialysis patients, and 85%, 70%, 66% reported being on the late phase of the COVID-19 curve. 40%, 23%, 100% of MDs were more likely to recommend home dialysis; 19%, 5%, 29% reported an increase in missed dialysis treatments; 30%, 24%, 50% were more likely to prescribe potassium binders; and 75%, 68%, 43% had greater challenges obtaining vascular access interventions. Among NMs, 30%, 9%, 40% reported current limitations in access to COVID-19 testing; and 61%, 51%, 29% reported having, or risk of, shortage in staffing. Conclusions: Early results indicate many clinics in Europe and US have had COVID-19 cases, but sites in the three DOPPS-China cities have avoided COVID-19 to date. In all regions, shortages of human and medical resources were common, as were changes to dialysis delivery/practice including more skipped sessions, greater use of potassium binders, and preferentially recommending home dialysis. Over the next month, we expect hundreds more responses, and will compare approaches in PD and HD clinics. These data will inform guidance for dialysis care as the COVID-19 pandemic ensues. Funding: NIDDK Support, Commercial Support - Support for the DOPPS Program (including CKDopps, DOPPS, and PDOPPS) is provided by Amgen (founding sponsor, since 1996), Kyowa Kirin Co. (since 1999, in Japan), and Baxter Healthcare (since 2011). Additional support is provided for specific projects and/or countries by Akebia Therapeutics, AstraZeneca, Bard Peripheral Vascular, Bayer Yakuhin, Chugai Pharmaceutical, DialyzeDirect, Japanese Society for PD, JMS Co., Kidney Research UK, Kidney Foundation Japan, Kissei Pharmaceutical Co., Medice, Nikkiso Co., ONO Pharmaceutical Co., Sanofi-Aventis Deutschland GmbH, Terumo Corporation, Torii Pharmaceutical Co., and Vifor Fresenius Renal Pharma.
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 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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».