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Enregistrement W4318765551 · doi:10.1371/journal.pgph.0001467

National health policies and strategies for addressing chronic kidney disease: Data from the International Society of Nephrology Global Kidney Health Atlas

2023· article· en· W4318765551 sur OpenAlexaff
Brendon L. Neuen, Aminu K. Bello, Adeera Levin, Meaghan Lunney, Mohamed A. Osman, Feng Ye, Gloria Ashuntantang, Ezequiel Bellorín-Font, Mohammed Benghanem Gharbi, Sara N. Davison, Mohammad Ghnaimat, Paul Harden, Vivekanand Jha, Kamyar Kalantar‐Zadeh, Peter G. Kerr, Scott Klarenbach, Csaba P. Kövesdy, Valérie A. Luyckx, Shahrzad Ossareh, Jeffrey Perl, Harun Ur Rashid, Éric Rondeau, Emily See, Syed Saad, Laura Solá, Irma Tchokhonelidze, Vladimı́r Tesař, Kriang Tungsanga, Rümeyza Kazancıoğlu, Angela Yee‐Moon Wang, Chih‐Wei Yang, Alexander Zemchenkov, Ming‐Hui Zhao, Kitty J. Jager, Fergus Caskey, Vlado Perkovic, Kailash Jindal, Ikechi G. Okpechi, Marcello Tonelli, John Feehally, David C.H. Harris, David W. Johnson

Notice bibliographique

RevuePLOS Global Public Health · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueChronic Kidney Disease and Diabetes
Établissements canadiensUniversity of TorontoUniversity of British ColumbiaSt. Michael's HospitalUniversity of CalgaryUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesMedical Research CouncilRelypsaAstellas PharmaInternational Society of NephrologyGilead SciencesNovo NordiskSanofiServierAmgenPfizerNational Health and Medical Research CouncilFresenius Medical Care North AmericaAstraZenecaEli Lilly and Company
Mots-clésKidney diseaseMedicineGovernment (linguistics)NephrologyGlobal healthHealth carePublic healthPopulationHealth policyEnvironmental healthEconomic growthInternal medicinePathologyEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

National strategies for addressing chronic kidney disease (CKD) are crucial to improving kidney health. We sought to describe country-level variations in non-communicable disease (NCD) strategies and CKD-specific policies across different regions and income levels worldwide. The International Society of Nephrology Global Kidney Health Atlas (GKHA) was a multinational cross-sectional survey conducted between July and October 2018. Responses from key opinion leaders in each country regarding national NCD strategies, the presence and scope of CKD-specific policies, and government recognition of CKD as a health priority were described overall and according to region and income level. 160 countries participated in the GKHA survey, comprising 97.8% of the world's population. Seventy-four (47%) countries had an established national NCD strategy, and 53 (34%) countries reported the existence of CKD-specific policies, with substantial variation across regions and income levels. Where CKD-specific policies existed, non-dialysis CKD care was variably addressed. 79 (51%) countries identified government recognition of CKD as a health priority. Low- and low-middle income countries were less likely to have strategies and policies for addressing CKD and have governments which recognise it as a health priority. The existence of CKD-specific policies, and a national NCD strategy more broadly, varied substantially across different regions around the world but was overall suboptimal, with major discrepancies between the burden of CKD in many countries and governmental recognition of CKD as a health priority. Greater recognition of CKD within national health policy is critical to improving kidney healthcare globally.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,018
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,035
Score d'incertitude au seuil0,070

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,018
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0070,017
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,141
Tête enseignante GPT0,399
Écart entre enseignants0,258 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations37
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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