A global assessment of kidney care workforce
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: An adequate workforce is needed to guarantee optimal kidney care. We used the International Society of Nephrology Global Kidney Health Atlas (ISN-GKHA) to provide an assessment of the global kidney care workforce. METHODS: We conducted a multinational cross-sectional survey to evaluate the global capacity of kidney care and assessed data on the number of adult and paediatric nephrologists, the number of trainees in nephrology and shortages of various cadres of the workforce for kidney care. Data are presented according to the ISN region and World Bank income categories. RESULTS: Overall, stakeholders from 167 countries responded to the survey. The median global prevalence of nephrologists was 11.75 per million population (pmp) (interquartile range [IQR] 1.78-24.76). Four regions had median nephrologist prevalences below the global median: Africa (1.12 pmp), South Asia (1.81 pmp), Oceania and Southeast Asia (3.18 pmp) and newly independent states and Russia (9.78 pmp). The overall prevalence of paediatric nephrologists was 0.69 pmp (IQR 0.03-1.78), while overall nephrology trainee prevalence was 1.15 pmp (IQR 0.18-3.81), with significant variations across both regions and World Bank income groups. More than half of the countries reported shortages of transplant surgeons (65%), nephrologists (64%), vascular access coordinators (59%), dialysis nurses (58%) and interventional radiologists (54%), with severe shortages reported in low- and lower-middle-income countries. CONCLUSIONS: There are significant limitations in the available kidney care workforce in large parts of the world. To ensure the delivery of optimal kidney care worldwide, it is essential to develop national and international strategies and training capacity to address workforce shortages.
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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 | 0,004 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».