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Enregistrement W4403165307 · doi:10.1111/nep.14402

Structures for quality assurance and measurements for kidney replacement therapies: A multinational study from the <scp>ISN</scp>‐<scp>GKHA</scp>

2024· article· en· W4403165307 sur OpenAlexafffund
Udeme E. Ekrikpo, Bianca Davidson, Viviane Cálice-Silva, Sabine Karam, Mohamed A. Osman, 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

Notice bibliographique

RevueNephrology · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDialysis and Renal Disease Management
Établissements canadiensUniversity of CalgaryUniversity of AlbertaUniversity of British ColumbiaUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesUniversity of AlbertaInternational Society of Nephrology
Mots-clésMedicineQuality assurancePeritoneal dialysisDialysisHealth careDeveloping countryPopulationEnvironmental healthIntensive care medicineInternal medicineExternal quality assessmentEconomic growth

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

AIM: Optimal care for patients with kidney failure reduces the risks of adverse health outcomes, including cardiovascular events and death. We evaluated data from the third iteration of the International Society of Nephrology Global Kidney Health Atlas (ISN-GKHA) to assess the capacity for quality service delivery for kidney failure care across countries and regions. METHOD: We explored the quality of kidney failure care delivery and the monitoring of quality indicators from data provided by an international survey of stakeholders from countries affiliated with the ISN from July to September 2022. RESULTS: One hundred and sixty seven countries participated in the survey, representing about 97.4% of the world's population. In countries where haemodialysis (HD) was available, 81% (n = 134) provided standard HD sessions (three times weekly for 3-4 h per session) to patients. Among countries with peritoneal dialysis (PD) services, 61% (n = 101) were able to provide standard PD care (3-4 exchanges per day). In high-income countries, 98% (n = 62) reported that >75% of centers regularly monitored dialysis water quality for bacteria compared to 28% (n = 5) of low-income countries (LICs). Capacity to monitor the administration of immunosuppression drugs was generally available in 21% (n = 4) of LICs, compared to 90% (n = 57) of high-income countries. There was significant variability between and within regions and country income groups in reporting the quality of services utilized for kidney replacement therapies. CONCLUSION: Quality assurance standards on diagnostic and treatment tools were variable and particularly infrequent in LICs. Standardization of delivered care is essential for improving outcomes for people with kidney failure.

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)0,015
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 enseignants0,033
Score d'incertitude au seuil0,082

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0150,014
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,044
Tête enseignante GPT0,335
Écart entre enseignants0,291 · 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

Citations1
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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