Workforce Capacity for ESKD Care: An Analysis from the Global Kidney Health Atlas Study
Notice bibliographique
Résumé
Background: Despite the rising burden of chronic kidney disease, recent surveys reveal a global shortage of nephrologists and other kidney healthcare professionals. The objective of the second iteration of the International Society of Nephrology’s (ISN) Global Kidney Health Atlas was to assess inter- and intra-national variability in the capacity for end-stage kidney disease (ESKD) care. Methods: Data were collected in two steps: desk research and a cross-sectional survey. Desk research used data from online sources, such as the Central Intelligence Agency World Factbook and the World Health Organization Global Observatory. The survey was administered online to key stakeholders worldwide, and all country-level data were analyzed by ISN region and World Bank income classification. Results: The results of desk research showed that the general healthcare workforce density varied by income level: high income countries had more healthcare workers per 10,000 population (30.30 physicians; 79.21 nursing personnel; 7.20 pharmacists; 3.47 surgeons) than low income countries (0.85 physicians; 5.02 nursing personnel; 0.10 pharmacists; 0.03 surgeons). A total of 182 countries responded to the survey, with 160 (88%) countries responding to questions pertaining to the ESKD workforce. Nephrologists were primarily responsible for providing care to ESKD patients in 92% of countries. Global nephrologist density was 9.95 per million population (pmp) and nephrology trainee density was 1.42 pmp. High income countries reported the highest densities of nephrologists and nephrology trainees (23.15 pmp and 3.83 pmp, respectively), whereas low income countries reported the lowest densities (0.24 pmp and 0.11 pmp, respectively). Compared to higher income countries, more low income countries reported shortages of all types of ESKD healthcare providers, including nephrologists, transplant surgeons, peritoneal and hemodialysis access surgeons, and peritoneal and hemodialysis access interventional radiologists. Conclusions: In this global survey, a significant trend was demonstrated in workforce capacity and distribution for ESKD care across countries. There was limited capacity in low income compared to high income countries. National and international policies are required to build a workforce that can effectively address the growing burden of ESKD.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».