Regional hotspots for chronic kidney disease: A multinational study from the ISN-GKHA
Notice bibliographique
Résumé
Chronic kidney disease (CKD) disproportionately affects certain populations as demonstrated by well-established subnational geographic hotspots of CKD in Central America and South Asia. Using data from the third iteration of the International Society of Nephrology Global Kidney Health Atlas (ISN-GKHA), we aimed to systematically identify sub-national geographic or population clusters with high prevalence of CKD. The ISN-GKHA survey was conducted from July to September 2022, and included questions regarding whether a regional CKD hotspot existed in the respondents' country and possible contributors. A CKD hotspot was defined as a population cluster with a high risk of kidney failure requiring dialysis or transplant, or people dying from kidney failure. Overall, 46 out of 162 responding countries reported subnational hotspots for CKD within their country. Hotspots were reported across all regions, except for the Middle East. Latin America had the highest percentage (12 of 21, 57%) of countries reporting a regional CKD hotspot followed by the regions of North and East Asia, and Western Europe. Adults aged 18 to 44 years and rural populations were most commonly identified as the primary groups affected. Clinical factors were most commonly identified as contributors to CKD (hypertension in 74% and diabetes in 72%), followed by cultural (e.g., diet and herbal medications in 67%), and environmental (e.g., polluted water in 43%) factors. Latin American countries more commonly reported climate, cultural, and environmental factors as contributors compared to other regions. Across the world, there are a number of subnational regions where in-country experts identify a disproportionately higher burden of CKD, commonly occurring among younger age groups with clinical, cultural, and environmental contributors specific to these geographic regions. In-depth studies, starting with systematic epidemiology efforts, are needed to investigate the aetiopathogenesis of these CKD hotspots around the world so that tailored interventions can be offered.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 tête enseignante, 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 ».