The burden of osteoporosis in Saudi Arabia: a scorecard and economic model
Notice bibliographique
Résumé
Objectives: Aging populations are contributing to an increased volume of osteoporotic fractures. The goals of this study were to (1) develop a scorecard on epidemiological burden, policy framework, service provision, and service uptake for osteoporosis in Saudi Arabia and (2) estimate the direct costs of managing osteoporotic fractures in Saudi Arabia.Methods: Osteoporosis data specific to Saudi Arabia were collected through a systematic literature review and surveys with osteoporosis experts. The data were used to build a scorecard, as done previously for the European Union and select Latin American countries. The scorecard applied traffic light colour coding to identify areas of risk in Saudi Arabia’s management of osteoporosis. The data were also used to parameterize a burden of illness model. The model estimated the direct medical costs of fractures among adults aged 50–89 years in Saudi Arabia. The model included hospitalization, testing, hip fracture surgery, and drug costs.Results: In Saudi Arabia, the Ministry of Health was aware of impending increases in the number of fractures and had prioritized osteoporosis on the national agenda. Accordingly, reimbursement restrictions for osteoporosis diagnosis and treatment were minimal. However, a national fracture registry and unified system for monitoring care were not in operation. This represents a critical gap in care that will continue to contribute to the underdiagnosis and undertreatment of osteoporosis if not addressed. In total, 174,225 osteoporosis-related fractures were estimated to occur in Saudi Arabia in 2019, with an annual cost of SR2.38 billion ($636 million USD; $1.55 billion PPP). Hospitalization was the primary cost driver.Conclusions: In 2019, Saudi Arabia was expected to incur SR2.38 billion ($636 million USD; $1.55 billion PPP) in costs owing to 174,225 osteoporosis-related fractures. The establishment of a national fracture registry and implementation of fracture liaison services will be paramount to reducing the fracture burden.
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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 | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».