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Enregistrement W4409119703 · doi:10.1111/hdi.13241

Hemodialysis and Water Management in a Dialysis Unit in Morocco, an Approach to Dealing With Water Scarcity

2025· article· en· W4409119703 sur OpenAlexvenueno aff
I. Haddiya, Imane Melhaoui, A. El Khalifi, Sara Ramdani, Y. Bentata, F. Z. Berkchi

Notice bibliographique

RevueHemodialysis International · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDialysis and Renal Disease Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWater scarcityScarcityBusinessWater conservationWater resourcesEnvironmental planningPopulationWater supplyRainwater harvestingContext (archaeology)Natural resource economicsMedicineEnvironmental resource managementEnvironmental scienceEnvironmental engineeringEnvironmental healthEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Chronic kidney disease is a global public health issue, affecting approximately 10% of the world's population, and more than 3 million people living with kidney failure who are estimated to be on maintenance dialysis programs, with the majority receiving hemodialysis (HD). This treatment is particularly water-intensive, posing a considerable challenge in regions experiencing water scarcity, such as Morocco. METHODS: Our HD center in Oujda, Eastern Morocco, has implemented several key strategies to address water scarcity and ensure uninterrupted HD procedures during periods of hydric stress. RESULTS: These strategies include expanding water storage capacities to safeguard against shortages, upgrading infrastructure to enhance water efficiency, and employing innovative technology for real-time monitoring and management of water resources. Additionally, we collaborate closely with local water authorities to secure reliable water supplies and explore possibilities for water regeneration and recycling. DISCUSSION: The rising demand for clean water, coupled with its increasing scarcity, presents a significant challenge for healthcare systems, particularly in the context of HD. Therefore, innovative approaches are essential to mitigate this issue. The concept of green dialysis, which focuses on reducing water usage and minimizing environmental impact, is emerging as a promising solution with measurable benefits. Implementing water-efficient reverse osmosis systems has resulted in significant reductions in water waste, while real-time monitoring and early warning systems have enhanced water security and operational efficiency. Additionally, initiatives exploring the reuse of reject water hold potential for further conservation. These tangible outcomes demonstrate how green dialysis practices can contribute to sustainable HD treatment, ensuring uninterrupted patient care, reduced resource consumption, and improved environmental stewardship in water-scarce regions.

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 enseignants0,028
Score d'incertitude au seuil0,056

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
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,268
Écart entre enseignants0,252 · 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

Citations2
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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