Health systems strengthening to arrest the global disability burden: empirical development of prioritised components for a global strategy for improving musculoskeletal health
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Despite the profound burden of disease, a strategic global response to optimise musculoskeletal (MSK) health and guide national-level health systems strengthening priorities remains absent. Auspiced by the Global Alliance for Musculoskeletal Health (G-MUSC), we aimed to empirically derive requisite priorities and components of a strategic response to guide global and national-level action on MSK health. METHODS: Design: mixed-methods, three-phase design.Phase 1: qualitative study with international key informants (KIs), including patient representatives and people with lived experience. KIs characterised the contemporary landscape for MSK health and priorities for a global strategic response.Phase 2: scoping review of national health policies to identify contemporary MSK policy trends and foci.Phase 3: informed by phases 1-2, was a global eDelphi where multisectoral panellists rated and iterated a framework of priorities and detailed components/actions. RESULTS: Phase 1: 31 KIs representing 25 organisations were sampled from 20 countries (40% low and middle income (LMIC)). Inductively derived themes were used to construct a logic model to underpin latter phases, consisting of five guiding principles, eight strategic priority areas and seven accelerators for action.Phase 2: of the 165 documents identified, 41 (24.8%) from 22 countries (88% high-income countries) and 2 regions met the inclusion criteria. Eight overarching policy themes, supported by 47 subthemes, were derived, aligning closely with the logic model.Phase 3: 674 panellists from 72 countries (46% LMICs) participated in round 1 and 439 (65%) in round 2 of the eDelphi. Fifty-nine components were retained with 10 (17%) identified as essential for health systems. 97.6% and 94.8% agreed or strongly agreed the framework was valuable and credible, respectively, for health systems strengthening. CONCLUSION: An empirically derived framework, co-designed and strongly supported by multisectoral stakeholders, can now be used as a blueprint for global and country-level responses to improve MSK health and prioritise system strengthening initiatives.
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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 | 0,096 | 0,109 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,007 |
| Communication savante | 0,009 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 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 ».