Understanding the Current Landscape of Kidney Disease in Canada to Advance Precision Medicine Guided Personalized Care
Notice bibliographique
Résumé
Purpose of Review: To understand the impact of kidney disease in Canada and the priority areas of kidney research that can benefit from patient-oriented, precision medicine research using novel technologies. Sources of Information: Information was collected through discussions between health care professionals, researchers, and patient partners. Literature was compiled using search engines (PubMed, PubMed central, Medline, and Google) and data from the Canadian Organ Replacement Register. Methods: We reviewed the impact, prevalence, economic burden, causes of kidney disease, and priority research areas in Canada. After reviewing the priority areas for kidney research, potential avenues for future research that can integrate precision medicine initiatives for patient-oriented research were outlined. Key Findings: Chronic kidney disease (CKD) remains among the top causes of morbidity and mortality in the world and exerts a large financial strain on the health care system. Despite the increasing number of people with CKD, funding for basic kidney research continues to trail behind other diseases. Current funding strategies favor existing clinical treatment and patient educational strategies. The identification of genetic factors for various forms of kidney disease in the adult and pediatric populations provides mechanistic insight into disease pathogenesis. Allocation of resources and funding toward existing high-yield personalized research initiatives have the potential to significantly affect patient-oriented research outcomes but will be difficult due to a constant decline of funding for kidney research. Limitations: This is an overview primarily focused on Canadian-specific literature rather than a comprehensive systematic review of the literature. The scope of our findings and conclusions may not be applicable to health care systems in other countries.
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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 | 0,008 | 0,039 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,014 | 0,027 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,007 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,001 |
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.
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 ».