Bridging the Gaps and Mapping Strategies for Optimal Indigenous Kidney Health at Global Scale
Notice bibliographique
Résumé
Background: Approximately 480M individuals constituting 6% of the global population are Indigenous Peoples. Despite the richness and diversity of their cultures, the shared legacy of colonization has profoundly influenced their health outcomes and socioeconomic status. Indigenous Peoples experience disproportionately high rates of CKD, yet often encounter substantial barriers in access to and quality of care. These challenges are further compounded by geographic isolation, inadequate healthcare infrastructure, environmental exposures, and socioeconomic disadvantage. Methods: Achieving ASN vision “A World Without Kidney Diseases” requires urgent attention to the needs of high-risk populations of Indigenous Peoples. We have reviewed the current status of Indigenous kidney health across regions (Africa, Asia, Australia, Canada, Latin America, New Zealand, the Pacific Islands, and US), highlighting the variability in CKD burden (Figure) and determinants, and outlining culturally safe and responsive strategies that improve care delivery and outcomes. Results: We are presenting epidemiological and contextual analyses to provide a comprehensive global overview of Indigenous kidney health, examining how intersecting factors: colonial histories, social determinants of health, and systemic exclusion—drive poor outcomes. In particular, we explored how limited access to early intervention, culturally competent care, and sustainable kidney replacement therapy options contributes to elevated morbidity and mortality. Conclusion: By promoting culturally responsive practices and addressing systemic barriers, this new information contributes to a broader understanding of how to bridge persistent gaps in care. It also aims to empower healthcare professionals to better support Indigenous communities through respectful, informed, and inclusive approaches to treatment and prevention. Funding: Government Support – Non-U.S.Global map summarizing the prevalence (%) of chronic kidney disease in Indigenous populations
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 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 | 0,018 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,004 |
| Communication savante | 0,006 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,013 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,001 |
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 ».