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Enregistrement W4402254738 · doi:10.1093/ndt/gfae130

Global structures, practices, and tools for provision of chronic peritoneal dialysis

2024· article· en· W4402254738 sur OpenAlexafffund
Yeoungjee Cho, Brett Cullis, Isabelle Éthier, Htay Htay, Vivekanand Jha, Silvia Arruebo, Fergus Caskey, Sandrine Damster, Jo‐Ann Donner, Adeera Levin, Masaomi Nangaku, Syed Saad, Marcello Tonelli, Feng Ye, Ikechi G. Okpechi, Aminu K. Bello, David W. Johnson

Notice bibliographique

RevueNephrology Dialysis Transplantation · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDialysis and Renal Disease Management
Établissements canadiensUniversity of CalgaryUniversity of AlbertaUniversity of British ColumbiaCentre Hospitalier de l’Université de Montréal
Organismes subventionnairesMedical Research CouncilEli Lilly and CompanyUniversity of AlbertaInternational Society of NephrologyNational Health and Medical Research CouncilAmgen
Mots-clésMedicineReimbursementInterquartile rangePeritoneal dialysisDeveloping countryKidney diseaseEnvironmental healthPopulationDisease burdenEconomic growthInternal medicineHealth care

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Worldwide, the uptake of peritoneal dialysis (PD) compared with hemodialysis remains limited. This study assessed organizational structures, availability, accessibility, affordability and quality of PD worldwide. METHODS: This cross-sectional study relied on data from kidney registries as well as survey data from stakeholders (clinicians, policymakers and advocates for people living with kidney disease) from countries affiliated with the International Society of Nephrology (ISN) from July to September 2022. RESULTS: Overall, 167 countries participated in the survey. PD was available in 79% of countries with a median global prevalence of 21.0 [interquartile range (IQR) 1.5-62.4] per million population (pmp). High-income countries (HICs) had an 80-fold higher prevalence of PD than low-income countries (LICs) (56.2 pmp vs 0.7 pmp). In 53% of countries, adults had greater PD access than children. Only 29% of countries used public funding (and free) reimbursement for PD with Oceania and South East Asia (6%), Africa (10%) and South Asia (14%) having the lowest proportions of countries in this category. Overall, the annual median cost of PD was US$18 959.2 (IQR US$10 891.4-US$31 013.8) with full private out-of-pocket payment in 4% of countries and the highest median cost in LICs (US$30 064.4) compared with other country income levels (e.g. HICs US$27 206.0). CONCLUSIONS: Ongoing large gaps and variability in the availability, access and affordability of PD across countries and world regions were observed. Of note, there is significant inequity in access to PD by children and for people in LICs.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,020

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,016
Tête enseignante GPT0,305
Écart entre enseignants0,289 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations12
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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