Practice of dialysis access interventional nephrology procedures in the Asia‐Pacific region: Getting lay of the land
Notice bibliographique
Résumé
AIM: This cross-sectional survey aimed to determine the prevalence of Interventional Nephrology (IN) practice amongst nephrologists in the Asia-Pacific Region (APR), specifically related to dialysis access (DA). METHODS: The Association of VA and intervenTionAl Renal physicians (AVATAR) Foundation from India conducted a multinational online survey amongst nephrologists from the Asia-Pacific to determine the practice of IN in the planning, creation, and management of dialysis access. The treatment modalities, manpower and equipment availability, monthly cost of treatment, specifics of dialysis access interventions, and challenges in the training and practice of IN by nephrologists were included in the survey. RESULTS: Twenty-one countries from the APR participated in the survey. Nephrologists from 18 (85.7%) countries reported performing at least one of the basic dialysis access-related IN procedures, primarily the placement of non-tunnelled central catheters (n-TCC; 71.5%). Only 10 countries (47.6%) reported having an average of <4% of nephrologists performing any of the advanced IN access procedures, the most common being the placement of a peritoneal dialysis (PD) catheter (20%). Lack of formal training (57.14%), time (42.8%), incentive (38%), institutional support (38%), medico-legal protection (28.6%), and prohibitive cost (23.8%) were the main challenges to practice IN. The primary obstacles to implementing the IN training were a lack of funding and skilled personnel. CONCLUSION: The practice of dialysis access-related IN in APR is inadequate, mostly due to a lack of training, backup support, and economic constraints, whereas training in access-related IN is constrained by a lack of a skilled workforce and finances.
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».