Implementation of PDOPPS in a middle-income country: Early lessons from Thailand
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Despite the implementation of a 'Peritoneal Dialysis (PD) First' policy in Thailand since 2008, nationwide PD practices and patients' outcomes have rarely been reported. METHODS: As part of the multinational PD Outcomes and Practice Patterns Study (PDOPPS), PD patients from 22 PD centres from different geographic regions, sizes and affiliations, representing Thailand PD facilities, have been enrolled starting in May 2016. Demographic, clinical and laboratory data and patients' outcomes were prospectively collected and analysed. RESULTS: The pilot and implementation phases demonstrated excellent concordance between study data and validation data collected at enrolment. In the implementation phase, 848 PD patients (including 262 (31%) incident PD patients) were randomly sampled from 5090 patients in participating centres. Almost all participants (95%) performed continuous ambulatory PD (CAPD), and a high proportion had hypoalbuminemia (67%, serum albumin < 3.5 g/dL), anaemia (42%, haemoglobin <10 g/dL) and hypokalaemia (37%, serum potassium < 3.5 mmol/L). The peritonitis rate was 0.40 episodes/year, but the culture-negative rate was high (0.13 episodes/year, 28% of total episodes). The patients from PD clinics located in Bangkok metropolitan region had higher socio-economic status, more optimal nutritional markers, blood chemistries, haemoglobin level and lower peritonitis rates compared to the provincial regions, emphasizing the centre effect on key success factors in PD. CONCLUSIONS: Participation in the PDOPPS helps unveil the critical barriers to improving outcomes of PD patients in Thailand, including a high prevalence of hypokalaemia, anaemia, poor nutritional status and culture-negative peritonitis. These factors should be acted upon to formulate solutions and implement quality improvement on a national level.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 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 ».