Costs associated with management of non-communicable diseases in the Arab Region: a scoping review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Global mortality rates resulting from non-communicable diseases (NCDs) are reaching alarming levels, especially in low- and middle-income countries, imposing a considerable burden on individuals and health systems as a whole. This scoping review aims at synthesizing the existing literature evaluating the cost associated with the management and treatment of major NCDs across all Arab countries; at evaluating the quality of these studies; and at identifying the gap in existing literature. METHODS: A systematic search was conducted using Medline electronic database to retrieve articles evaluating costs associated with management of NCDs in Arab countries, published in English between January 2000 and April 2016. 55 studies met the eligibility criteria and were independently screened by two reviewers who extracted/calculated the following information: country, theme (management of NCD, treatment/medication, or procedure), study design, setting, population/sample size, publication year, year for cost data cost conversion (US$), costing approach, costing perspective, type of costs, source of information and quality evaluation using the Newcastle-Ottawa Scale (NOS). RESULTS: The reviewed articles covered 16 countries in the Arab region. Most of the studies were observational with a retrospective or prospective design, with a relatively low to very low quality score. Our synthesis revealed that NCDs' management costs in the Arab region are high; however, there is a large variation in the methods used to quantify the costs of NCDs in these countries, making it difficult to conduct any type of comparisons. CONCLUSIONS: The findings revealed that data on the direct costs of NCDs remains limited by the paucity of this type of evidence and the generally low quality of studies published in this area. There is a need for future studies, of improved and harmonized methodology, as such evidence is key for decision-makers and directs health care planning.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».