Evaluating the impact of upstream and downstream interventions on chronic kidney disease and dialysis care: a simulation analysis

Abstract

An ageing population, with increasing prevalence of diabetes and hypertension, is expected to increase the number of people with chronic kidney disease (CKD) and end-stage renal disease (ESRD) needing dialysis. This paper explores the impact of upstream and downstream interventions on the future number of CKD, ESRD patients needing dialysis, and the cost of dialysis. A system dynamics model was developed based on Singapore national data. Results indicate that under the base case scenario the number of people with CKD is projected to increase from 437,338 in 2020 to 489,049 by 2040. As a result, the number of patients requiring dialysis is projected to increase from 7669 in 2020 to 10,516 by 2040.

Ideación de soluciones para la innovación social en la enfermedad renal crónica en México a partir de la vinculación entre el CIQA y el CISAI

“…Un escenario como el anterior requiere además de un abordaje de sistemas, la colaboración entre cuanto a prevención de enfermedades crónicas, la aparición de complicaciones, la calidad de vida, en costos médicos y en la reducción de mortalidad (Wang et al, 2021). De forma similar, otro estudio sobre los datos nacionales de Singapur para modelar escenarios de crecimiento de pacientes y del costo de atención pudo identificar una combinación de intervenciones en el sistema con el potencial de ahorrar $1.042 millones entre 2020 y 2040 (Ansah et al, 2021). En suma, el modelado de sistemas dinámicos y el uso de herramientas de visualización y de simulación para analizar las interacciones de las partes de un sistema complejo, favorecen la comprensión y, en consecuencia mejoran la probabilidad de eficacia para las acciones que realicen los actores del sistema (Trochim et al, 2006).…”

Los Centros Públicos de Investigación de México como Agentes Promotores del Impacto Social

“…Por ejemplo, una revisión sistemática de 34 artículos arbitrados encontró que la aplicación de modelos de sistemas dinámicos facilitó la simulación efectiva de escenarios futuros y pudieron probar el impacto esperado de intervenciones de prevención en cuanto a prevención de enfermedades crónicas, la aparición de complicaciones, la calidad de vida, en costos médicos y en la reducción de mortalidad (Wang et al, 2021). De forma similar, otro estudio sobre los datos nacionales de Singapur para modelar escenarios de crecimiento de pacientes y del costo de atención pudo identificar una combinación de intervenciones en el sistema con el potencial de ahorrar $1.042 millones entre 2020 y 2040 (Ansah et al, 2021). En suma, el modelado de sistemas dinámicos y el uso de herramientas de visualización y de simulación para analizar las interacciones de las partes de un sistema complejo, favorecen la comprensión y, en consecuencia mejoran la probabilidad de eficacia para las acciones que realicen los actores del sistema (Trochim et al, 2006).…”