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Enregistrement W4223539405 · doi:10.1111/nep.14042

Peritoneal dialysis first policy in <scp>Hong Kong</scp> for 35 years: Global impact

2022· review· en· W4223539405 sur OpenAlexaff
Philip Kam‐Tao Li, Wanhong Lu, Siu‐Ka Mak, Neil Boudville, Xueqing Yu, Ming Ju Wu, Yuk‐Lun Cheng, Christopher T. Chan, Bak Leong Goh, Na Tian, Kai Ming Chow, Sing Leung Lui, Wai Kei Lo

Notice bibliographique

RevueNephrology · 2022
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDialysis and Renal Disease Management
Établissements canadiensUniversity Health Network
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePeritoneal dialysisDialysisInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Peritoneal dialysis (PD) first policy has been established in Hong Kong since 1985. After 35 years of practice, the PD first policy in Hong Kong has influenced many countries around the world including governments, health ministries, nephrologists and renal nurses on the overall health policy structure and clinical practice in treating kidney failure patients using PD as an important dialysis modality. In 2021, the International Association of Chinese Nephrologists and the Hong Kong Society of Nephrology jointly held a symposium celebrating the 35 years of PD first policy in Hong Kong. In that symposium, experts and opinion leaders from around the world have shared their perspectives on how the PD first policy has grown and how it has affected PD and home dialysis practice globally. The advantages of PD during COVID-19 pandemic were highlighted and the use of telemedicine as an important adjunct was discussed in treating kidney failure patients to improve the overall quality of care. Barriers to PD and the need for sustainability of PD first policy were also emphasized. Overall, the knowledge awareness of PD as a home dialysis for patients, families, care providers and learners is a prerequisite for the success of PD first. A critical mass of PD regional hubs is needed for training and mentorship. Importantly, the alignment of policy and clinical goals are enablers of PD first program.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,040
Score d'incertitude au seuil0,079

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,035
Tête enseignante GPT0,365
Écart entre enseignants0,330 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations43
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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