Progress of nations in the organisation of, and structures for, kidney care delivery between 2019 and 2023: cross sectional survey in 148 countries
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To assess changes in key measures of kidney care using data reported in 2019 and 2023. DESIGN: Cross sectional survey in 148 countries. SETTING: Surveys from International Society of Nephrology Global Kidney Health Atlas between 2019 and 2023 that included participants from countries in Africa (n=36), Eastern and Central Europe (n=16), Latin America (n=18), the Middle East (n=11), Newly Independent States and Russia (n=10), North America and the Caribbean (n=8), North and East Asia (n=6), Oceania and South East Asia (n=15), South Asia (n=7), and Western Europe (n=21). PARTICIPANTS: Countries that participated in both surveys (2019 and 2023). MAIN OUTCOME MEASURES: Comparison of 2019 and 2023 data for availability of kidney replacement treatment services, access, health financing, workforce, registries, and policies for kidney care. Data for countries that participated in both surveys (2019 and 2023) were included in our analysis. Country data were aggregated by International Society of Nephrology regions and World Bank income levels. Proportionate changes in the status of these measures across both periods were reported. RESULTS: Data for 148 countries that participated in both surveys were available for analysis. The proportions of countries that provided public funding (free at point of delivery) increased from 27% in 2019 to 28% in 2023 for haemodialysis, 23% to 28% for peritoneal dialysis, and 31% to 36% for kidney transplantation services. Centres for these treatments increased from 4.4 per million population (pmp) to 4.8 pmp (P<0.001) for haemodialysis, 1.4 pmp to 1.6 pmp for peritoneal dialysis, and 0.43 pmp to 0.46 pmp for kidney transplantation services. Overall, access to haemodialysis and peritoneal dialysis improved, however, access to kidney transplantation decreased from 30 pmp to 29 pmp. The global median prevalence of nephrologists increased from 9.5 pmp to 12.4 pmp (P<0.001). Changes in the availability of kidney registries and in national policies and strategies for kidney care were variable across regions and country income levels. The reporting of specific barriers to optimal kidney care by countries increased from 55% to 59% for geographical factors, 58% to 68% (P=0.043) for availability of nephrologists, and 46% to 52% for political factors. CONCLUSIONS: Important changes in key areas of kidney care delivery were noted across both periods globally. These changes effected the availability of, and access to, kidney transplantation services. Countries and regions need to enact enabling strategies for preserving access to kidney care services, particularly kidney transplantation.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».