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Enregistrement W2973217957 · doi:10.1136/bmjgh-2019-001806

Integrated prevention and management of non-communicable diseases, including musculoskeletal health: a systematic policy analysis among OECD countries

2019· article· en· W2973217957 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueBMJ Global Health · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueGlobal Public Health Policies and Epidemiology
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesNational Health and Medical Research CouncilMedical Research CouncilDepartment of Health, Government of Western AustraliaGovernment of Western AustraliaMitacsCurtin University of TechnologyWorld Health Organization
Mots-clésNon-communicable diseaseEnvironmental healthHealth policyPublic healthMedicinePolitical scienceBusinessNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Development and implementation of appropriate health policy is essential to address the rising global burden of non-communicable diseases (NCDs). The aim of this study was to evaluate existing health policies for integrated prevention/management of NCDs among Member States of the Organisation for Economic Co-operation and Development (OECD). We sought to describe policies' aims and strategies to achieve those aims, and evaluate extent of integration of musculoskeletal conditions as a leading cause of global morbidity. METHODS: Policies submitted by OECD Member States in response to a World Health Organization (WHO) NCD Capacity Survey were extracted from the WHO document clearing-house and analysed following a standard protocol. Policies were eligible for inclusion when they described an integrated approach to prevention/management of NCDs. Internal validity was evaluated using a standard instrument (sum score: 0-14; higher scores indicate better quality). Quantitative data were expressed as frequencies, while text data were content-analysed and meta-synthesised using standardised methods. RESULTS: After removal of duplicates and screening, 44 policies from 30 OECD Member States were included. Three key themes emerged to describe the general aims of included policies: system strengthening approaches; improved service delivery; and better population health. Whereas the policies of most countries covered cancer (83.3%), cardiovascular disease (76.6%), diabetes/endocrine disorders (76.6%), respiratory conditions (63.3%) and mental health conditions (63.3%), only half the countries included musculoskeletal health and pain (50.0%) as explicit foci. General strategies were outlined in 42 (95.5%) policies-all were relevant to musculoskeletal health in 12 policies, some relevant in 27 policies and none relevant in three policies. Three key themes described the strategies: general principles for people-centred NCD prevention/management; enhanced service delivery; and system strengthening approaches. Internal validity sum scores ranged from 0 to 13; mean: 7.6 (95% CI 6.5 to 8.7). CONCLUSION: Relative to other NCDs, musculoskeletal health did not feature as prominently, although many general prevention/management strategies were relevant to musculoskeletal health improvement.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,452
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,388
Écart entre enseignants0,364 · 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