Kidney health for all: preparedness for the unexpected in supporting the vulnerable
Notice bibliographique
Résumé
As the rate of natural disasters and other devastating events caused by human activities increases, the burden on the health and well-being of those affected by kidney disease has been immeasurable. Health system preparedness, which involves creating a resilient system that is able to deal with the health needs of the entire community during times of unexpected disruptions to usual care, has become globally important. In the wake of the COVID-19 pandemic, there is a heightened awareness of the amplification of negative effects on the renal community. Paradoxically, the complex medical needs of those who have kidney diseases are not met by systems handling crises, often compounded by an acute increase in burden via new patients as a result of the crisis itself. Disruptions in kidney care as a result of unexpected events are becoming more prevalent and likely to increase in the years to come. It is therefore only appropriate that the theme for this year's World Kidney Day will focus on Kidney Health for All: preparedness for the unexpected in supporting the vulnerable.
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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 | 0,013 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,011 |
| Communication savante | 0,019 | 0,025 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,025 |
| Intégrité de la recherche | 0,016 | 0,039 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,028 | 0,012 |
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 ».