Characteristics of Global Dialysis Data from Multiple Providers in the New MONitoring Dialysis Outcomes (MONDO) Dataset
Notice bibliographique
Résumé
Background: The MONitoring Dialysis Outcomes (MONDO) initiative is an academia-industry collaboration whereby providers can contribute data to an anonymized dataset used for joint research purposes. We present the characteristics of 20 years of longitudinal patient data contributed to the new MONDO dataset, which is now the most robust global dialysis dataset in the world. Methods: Data from Jan 2000-Dec 2019 on 382 fields was captured longitudinally on a per patient per observation level (e.g., each lab, treatment, value) with a universal data structure. Detailed distribution statistics were used for re-identification risk assessment and confirmed the anonymization logic for providers to apply and provide acceptably low risk, consistent with international data privacy standards (e.g., GDPR, HIPAA). Final datasets were consolidated and hosted by the Renal Research Institute. Results: Nine providers from 41 countries across six continents contributed to MONDO (289,715 patients across 20 years). Hemodialysis was the most used modality globally (Table 1). In Europe, Middle East & Africa, 63.2% of patients used hemodiafiltration (HDF) for ≥1 treatment. Peritoneal dialysis (PD) was used in 20% of patients in Latin America (LA) (20%) and 15% in North America (NA), yet ambulatory PD was more frequent in LA, while cycling PD was more frequent in NA. 11% of patients received a transplant. 42.5% died or stopped dialysis with some regional variability. Table 1. - Characteristics of patients in the MONDO dataset APAC EMEA LATAM NORTH AM Patient n 100.0% 100.0% (138940) 100.0% (98178) 100.0% 18735) Female 42.3% (14320) 40.0% (55599) 42.2% (41475) 41.9% (7844) HD 89.6% (30339) 78.1% (108493) 87.3% (85741) 93.7% (17552) HDF 31.2% (10556) 63.2% (87800) 10.0% (9810) 0.5% (91) Mixed HD/HDF 0.4% (143) 0.5% (687) <0.1% (49) N/A CAPD 0.2% (77) 2.7% (3768) 12.3% (12068) 6.3% (1181) CCPD <0.1% (8) 0.6% (884) 7.2% (7103) 8.7% (1623) Kidney function recovered 2.1% (728) 3.1% (4239) 5.7% (5588) 4.1% (760) Transplant 6.9% (2338) 13.1% (18192) 9.8% (9637) 10.0% (1880) Died or Withdrawal 30.6% (10356) 42.4% (58938) 48.6% (47705) 33.4% (6250) Data are shown as %(n) Modality data shows proportion and number of patients using the modality one or more times during the 20 years of follow up, Outcomes are based on crude counts that do not consider follow-up time. HD: hemadialysis; HDF: hemodiafiltration; CAPD: continuous ambulatory peritaneal dialysis; CCPD: continuous cyclic peritoneal dialysis APAC: Asia Pacific; EMEA: Europe. Middle East. Africa; LATAM: Latin America; NORTH AM; North America. Conclusions: MONDO developed a new global research dataset to study dialysis outcomes, pathophysiology, and risk prediction. MONDO is open to collaboration and contributions without geographic restrictions. Funding: Commercial Support - Fresenius Medical 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 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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| 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 ».