Global kidney health priorities—perspectives from the ISN-GKHA
Notice bibliographique
Résumé
Kidney diseases have become a global epidemic with significant public health impact. Chronic kidney disease (CKD) is set to become the fifth largest cause of death by 2040, with major impacts on low-resource countries. This review is based on a recent report of the International Society of Nephrology Global Kidney Health Atlas (ISN-GKHA) which uncovered gaps in key vehicles of kidney care delivery assessed using World Health Organization building blocks for health systems (financing, services delivery, workforce, access to essential medicines, health information systems and leadership/governance). High-income countries had more centres for kidney replacement therapies (KRT), higher KRT access, higher allocation of public funds to KRT, larger workforces, more health information systems, and higher government recognition of CKD and KRT as health priorities than low-income nations. Evidence identified from the current ISN-GKHA initiative should serve as template for generating and advancing policies and partnerships to address the global burden of kidney disease. The results provide opportunities for kidney health policymakers, nephrology leaders and organizations to initiate consultations to identify strategies for improving care delivery and access in equitable, resource-sensitive manners. Policies to increase use of public funding for kidney care, lower the cost of KRT and increase workforces should be a high priority in low-resource nations, while strategies that expand access to kidney care and maintain current status of care should be prioritized in high-income countries. In all countries, the perspectives of people with CKD should be exhaustively explored to identify core kidney care priorities.
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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 | 0,022 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,004 |
| Communication savante | 0,011 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,017 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,003 |
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 ».