Assessing Global and Regional Interest in Home Dialysis Modalities, 2004-2024
Notice bibliographique
Résumé
Background: Home dialysis, including peritoneal dialysis and home hemodialysis, represents crucial renal replacement therapy options for patients with end-stage kidney disease. With the internet becoming a primary source for healthcare information, this study aimed to analyze global and regional interests in home dialysis using Google Trends™ data from January 2004 to March 2024. Methods: A comprehensive analysis was conducted using Google Trends™ with the search terms "Peritoneal Dialysis" and "Home Hemodialysis." The study extracted worldwide trends and detailed regional interests within the United States. Interest levels were quantitatively assessed based on Google Trends™ indices, providing insights into temporal patterns and geographical distributions of public interest. Results: The study found fluctuating global interest in PD, with a peak in March 2022 and the lowest interest in December 2008. The most recent data from March 2024 showed a significant interest level of 94, indicating a recent upward trend. Notably, Mexico exhibited the highest relative interest in PD. Within the United States, Tennessee demonstrated the highest interest. For Home Hemodialysis, peak interest was recorded in July 2004, with the most recent data from March 2024 showing a modest increase in interest. The United States led in relative interest for Home Hemodialysis, followed by Australia, Canada, and the United Arab Emirates. Mississippi was the state with the highest interest within the United States. Conclusion: This study offers crucial insights into the global and regional landscape of interest in home dialysis modalities, highlighting the significance of leveraging online platforms to increase public awareness, education, and engagement in peritoneal dialysis and home hemodialysis. By understanding the temporal and geographical patterns of interest, healthcare providers, policymakers, and patient advocacy groups can develop targeted strategies to promote the benefits of home dialysis, address knowledge gaps, and improve access to these life-sustaining treatments.
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 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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».