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Enregistrement W4408884815 · doi:10.1111/hdi.13218

The Impact of Socioeconomic Factors on the Prevalence of Hemodialysis in Mainland China

2025· article· en· W4408884815 sur OpenAlexvenueno aff
Zenghui Xing, Sichen Li, Delong Zhao, Chao Liu, Guangyan Cai, X. Chen, Xuefeng Sun

Notice bibliographique

RevueHemodialysis International · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDialysis and Renal Disease Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGross domestic productPer capitaHemodialysisMedicineSocioeconomic statusPopulationDemographyEnvironmental healthEconomic growthInternal medicineEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: The prevalence of hemodialysis varies significantly across countries and regions with different levels of socioeconomic development. This paper aims to analyze the socioeconomic factors influencing hemodialysis in mainland China, providing a basis for formulating reasonable hemodialysis strategies. METHODS: All the hemodialysis prevalence data and socioeconomic data were obtained from the National Medical Service and Quality Safety Report and the China Statistical Yearbook. The 31 regions were categorized into low, medium, and high groups based on the per capita gross domestic product, and the changes in hemodialysis prevalence rates and their growth rates were compared. Linear regression analysis was conducted to identify the independent risk factors affecting hemodialysis prevalence rates. RESULTS: Significant differences in hemodialysis prevalence rates were observed across different years and per capita gross domestic product groups (p < 0.001). The prevalence of hemodialysis in the low and medium per capita gross domestic product groups significantly increased from 2011 to 2020 (p < 0.001), while an increase in the high per capita gross domestic product group was not statistically significant (p > 0.05). The growth in hemodialysis prevalence rates over the 10-year period decreased with increasing per capita gross domestic product levels in 2011 (325.2% ± 98.6%, 209.3% ± 61.9%, and 52.6% ± 73.7% for the low, medium, and high per capita gross domestic product groups, respectively). The incidence of hemodialysis, per capita gross domestic product, the proportion of rural-urban population, highway mileage per square kilometer, and the number of beds in medical facilities per 1000 population were identified as independent factors of hemodialysis prevalence rates (p < 0.05). CONCLUSIONS: With the development of the social economy and the enhancement of medical service capabilities, the prevalence of hemodialysis in Mainland China has increased. Compared to economically less developed and moderately developed regions, the increase in hemodialysis prevalence in economically developed areas has been attenuated.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,035
Score d'incertitude au seuil0,069

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
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)0,0010,000

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,290
Écart entre enseignants0,279 · 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
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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