Assessing the impact of screening, early identification and intervention programmes for chronic kidney disease: protocol for a scoping review
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Chronic kidney disease (CKD) is a major threat to public health, especially in low-income and lower middle-income countries, where resources for treating patients with advanced CKD are scarce. Although early CKD identification and intervention hold promise for reducing the burden of CKD and risk factors, it remains unclear if an uniform strategy can be applicable across all income groups. The aim of this scoping review is to synthesise available evidence on early CKD identification programmes in all world regions and income groups. The study will also identify efforts that have been made to use interventions and implementation of early identification programmes for CKD across countries and income groups. METHODS AND ANALYSIS: This review will be guided by the methodological framework for conducting scoping studies developed by Arksey and O'Malley. Empirical (Medline, Embase, Cochrane Library, CINAHL, ISI Web of Science and PsycINFO) and grey literature references will be searched to identify studies on CKD screening, early identification and interventions across all populations. Two reviewers will independently screen references in consecutive stages of title/abstract screening and then full-text screening. We will use a general descriptive overview, tabular summaries and content analysis on extracted data. ETHICS AND DISSEMINATION: The findings from our planned scoping review will enable us to identify items in early identification programmes that can be used in developing screening toolkits for CKD. We will disseminate our findings using traditional approaches that include open-access peer-reviewed publication, scientific presentations and a white paper (call to action) report. Ethical approval will not be required for this scoping review as the data will be extracted from already published studies.
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 | 0,123 | 0,115 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,006 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,013 | 0,018 |
| Bibliométrie | 0,014 | 0,016 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,006 |
| Communication savante | 0,010 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,009 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,083 | 0,017 |
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 ».