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Enregistrement W4394961518 · doi:10.7759/cureus.58569

The Effects of Distance, Time, and Nonspatial Factors on Hemodialysis Access in Qatar

2024· article· en· W4394961518 sur OpenAlexaboutno aff
Anas Al Halabi, Abdullah Hamad, Hafedh Ghazouani, Mohamad M. Alkadi, Elmukhtar Habas, Rania Ibrahim, Hassan A. Al‐Malki, Abdul‐Badi Abou‐Samra

Notice bibliographique

RevueCureus · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueHealthcare Systems and Reforms
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesHamad Medical Corporation
Mots-clésHemodialysisBusinessMedicineInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background A long distance and time spent traveling to a hemodialysis (HD) center and other factors, such as comorbidities, can significantly impact HD patient compliance, satisfaction, and cost. Uncertainty about HD-dependent patients’ geographical location may lead to inappropriate distribution of HD centers. The present study investigates travel time, distance, and nonspatial factors affecting HD center accessibility within a 30-km radius in the State of Qatar. Materials and methods The study included all HD-dependent patients residing in Qatar between March 1, 2020, and December 31, 2021. There were 921 patients dialyzed in six HD centers across Qatar. Our methodology incorporated descriptive and analytical cross-sectional designs to accurately identify the shortest routes and quickest travel times. We used two applications (Maptive {Vancouver, WA: BatchGeo LLC} and Google Maps {Mountain View, CA: Google LLC}) and marked a driving distance of 30 km as the main assessment scale and measurement standard, allowing optimum spatial accessibility determination. Results On average, patients traveled approximately 19±4.2 km, requiring almost 17.6±3.4 minutes to reach the assigned HD center three times per week. Based on geographic-spatial accessibility analysis, patients living in Umm Salal drove 31.4±3.5 km in 32.4±4.7 minutes, Al Daayen patients drove 30.2 km in 25.3 minutes, and others even drove more than 70 km to access HD sessions. Approximately 37.8% of Qatar’s municipalities had no HD centers within their boundaries, but nearly 47% of HD-dependent patients lived in those municipalities. Additionally, some municipalities had HD centers; however, their general population density was less than 100 inhabitants/km2, and they had relatively few patients requiring regular HD. We noted a statistically significant correlation between the patients’ residences and the locations of HD centers, whether they were located within or outside municipalities. Also, nonspatial factors may have affected the likelihood of reaching a hemodialysis center within a 30-km distance, including two or more comorbid conditions, having HD for at least five years, living in a municipality with more than 1,000 inhabitants/km2, being female, and attending dialysis centers that are more than 30 km away. Conclusion Although the available HD centers were sufficient for the present number of patients requiring HD, HD center locations did not match the patients’ distribution, leading to difficulties for some patients. Understanding the impact of this geographic mismatch, population density, and other spatial factors helps significantly improve patient care and satisfaction at minimal cost. Furthermore, considering all these factors is crucial when planning new centers to achieve higher satisfaction and compliance as well as better health care.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,205
Score d'incertitude au seuil0,453

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,255
Écart entre enseignants0,237 · 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 tête enseignante, 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

Citations3
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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