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Enregistrement W4405673429 · doi:10.1016/j.lanwpc.2024.101268

Care for end-stage kidney disease in China: progress, challenges, and recommendations

2024· review· en· W4405673429 sur OpenAlexaff
Tiange Chen, Xuefeng Sun, Sian Hsiang‐Te Tsuei, Ruirui Yang, Winnie Yip, Hongqiao Fu

Notice bibliographique

RevueThe Lancet Regional Health - Western Pacific · 2024
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDialysis and Renal Disease Management
Établissements canadiensSimon Fraser UniversityUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEnd-stage kidney diseaseStage (stratigraphy)End stage renal diseaseChinaMedicineIntensive care medicineKidney diseaseDiseaseInternal medicinePolitical scienceBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This review comprehensively evaluates China's progress in care of end-stage kidney disease (ESKD) by identifying achievements and gaps, reviewing ESKD-related policy initiatives, and proposing policy recommendations. In the past decade, China has made laudable progress in access to ESKD care with narrowed difference between the number of patients needing and receiving kidney replacement therapies (KRT). China has also experienced significant improvements in clinical quality and outcomes of ESKD care. These achievements stem from concerted efforts in advocating effective policies, increasing fiscal subsidies, re-designing health insurance schemes, encouraging healthcare delivery from both public and private sectors, and improving quality regulation. However, challenges remain, including inequitable access to care across regions and groups, and suboptimal quality and outcomes in some underdeveloped areas. To address these gaps, we recommend reforming the financing policy, adopting quality-based payment methods, strengthening quality monitoring system, improving chronic kidney disease prevention and management, and developing alternative KRT modalities.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,935
Score d'incertitude au seuil0,968

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,131
Tête enseignante GPT0,416
Écart entre enseignants0,285 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations23
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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