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Enregistrement W4402254747 · doi:10.1093/ndt/gfae129

Global access and quality of conservative kidney management

2024· article· en· W4402254747 sur OpenAlexafffund
Barnaby Hole, Nicola Wearne, Silvia Arruebo, Fergus Caskey, Sandrine Damster, Jo‐Ann Donner, Vivekanand Jha, Adeera Levin, Masaomi Nangaku, Syed Saad, Marcello Tonelli, Feng Ye, Ikechi G. Okpechi, Aminu K. Bello, David W Johnson, Sara N. Davison

Notice bibliographique

RevueNephrology Dialysis Transplantation · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDialysis and Renal Disease Management
Établissements canadiensUniversity of CalgaryUniversity of AlbertaUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesDaiichi Sankyo EuropeMedical Research CouncilChugai PharmaceuticalAkebia TherapeuticsAstellas PharmaUniversity of AlbertaInternational Society of NephrologyBioCrystFresenius Medical Care North AmericaAstraZenecaEli Lilly and CompanyHeart and Stroke Foundation of CanadaAmgen
Mots-clésMedicineHealth carePalliative careFamily medicineNursingEconomic growthEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Conservative kidney management (CKM) describes supportive care for people living with kidney failure who choose not to receive or are unable to access kidney replacement therapy (KRT). This study captured the global availability of CKM services and funding. METHODS: Data came from the International Society of Nephrology Global Kidney Health survey conducted between June and September 2022. Availability of CKM, infrastructure, guidelines, medications and training were evaluated. RESULTS: CKM was available in some form in 61% of the 165 responding countries. CKM chosen through shared decision-making was available in 53%. Choice-restricted CKM-for those unable to access KRT-was available in 39%. Infrastructure to provide CKM chosen through shared decision-making was associated with national income level, reported as being "generally available" in most healthcare settings for 71% of high-income countries, 50% of upper-middle-income countries, 33% of lower-middle-income countries and 42% of low-income countries. For choice-restricted CKM, these figures were 29%, 50%, 67% and 58%, respectively. Essential medications for pain and palliative care were available in just over half of the countries, highly dependent upon income setting. Training for caregivers in symptom management in CKM was available in approximately a third of countries. CONCLUSIONS: Most countries report some capacity for CKM. However, there is considerable variability in terms of how CKM is defined, as well as what and how much care is provided. Poor access to CKM perpetuates unmet palliative care needs, and must be addressed, particularly in low-resource settings where death from untreated kidney failure is common.

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)0,014
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 enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,021

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,014
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,004
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,334
Écart entre enseignants0,306 · 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

Citations13
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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