Trends in the Prevalence and Incidence of Chronic Dialysis in Brazil (2006–2024) With Projections to 2039
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Brazil is the third country in the world with the highest number of dialysis patients. The increasing number of dialysis patients may reflect the state of renal care in the country. We analyzed and reported trends in the prevalence and incidence of chronic dialysis in Brazil since 2006, and projected estimates for 2039. METHODS: We compared trends in the prevalence and incidence rates of the Brazilian Dialysis annual Surveys since 2006. Monotonic trends were evaluated using the Mann-Kendall test, and forecasting trends were performed using classical and exponential smoothing techniques until 2039. FINDINGS: The incidence and prevalence rates of dialysis in Brazil have shown an upward trend over the past 19 years. Prevalence rates have increased across all five regions of the country. Regarding incidence rates, only the northeast region of Brazil did not show a significant upward trend over the period. The projected incidence and prevalence rates for 2039 are 338 patients per million population (95% CI: 306-370) and 1225 per million population (95% CI: 1179-1271), respectively. This represents an increase of 35.8% and 50.9% over 15 years, respectively. DISCUSSION: The projected rise in the incidence and prevalence of chronic dialysis in Brazil over the next decade is worrisome. It underscores the need for more vigorous measures to manage the burden of chronic kidney disease in the country, aiming to mitigate its impact on health care and associated costs.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 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 ».