Navigating the Global Economic Landscape of Dialysis: A Summary of Expert Opinions from The 4th International Congress of Chinese Nephrologists
Notice bibliographique
Résumé
Background: Chronic kidney disease (CKD) continues to be a significant global public health issue. The escalating burden of CKD is probably driven by the aging population and the rising prevalence of diabetes. CKD not only adversely impacts an individual's health and well-being, but also poses significant challenge on the economy of the society. Summary: Experts from ten countries and regions around the world (Australia, Canada, China, Hong Kong, Malaysia, New Zealand, Singapore, Taiwan, United Kingdom, and United States) convened in the 4th International Congress of Chinese Nephrologists on December 1, 2023 to discuss the global dialysis burden. Although the cost of kidney replacement therapy (KRT) accounts for 2-3% of total healthcare expenditure in developed countries, patients with end stage kidney disease (ESKD) only represent a small percentage (<0.5%) of the population. Importantly, the economic impact of ESKD is not limited to direct medical costs, but extends to indirect societal costs, such as productivity loss by patients and caregivers. Primary prevention of CKD, early screening and treatment to delay progression to ESKD (where treatment costs rise dramatically), and utilization of home-based dialysis therapy (including peritoneal dialysis and home hemodialysis) shall be implemented as part of cost-containment strategy. Kidney transplant provides better outcomes than dialysis and is cost-effective in long run, whereas conservative kidney management should be considered for elderly frail patients. Key Messages: Implementation of preventive measures and cost-effective treatment strategies are the cornerstone to combat the global CKD epidemic.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».