Context and priorities for health systems strengthening for pain and disability in low- and middle-income countries: a secondary qualitative study and content analysis of health policies
Notice bibliographique
Résumé
Musculoskeletal (MSK) health impairments contribute substantially to the pain and disability burden in low- and middle-income countries (LMICs), yet health systems strengthening (HSS) responses are nascent in these settings. We aimed to explore the contemporary context, framed as challenges and opportunities, for improving population-level prevention and management of MSK health in LMICs using secondary qualitative data from a previous study exploring HSS priorities for MSK health globally and (2) to contextualize these findings through a primary analysis of health policies for integrated management of non-communicable diseases (NCDs) in select LMICs. Part 1: 12 transcripts of interviews with LMIC-based key informants (KIs) were inductively analysed. Part 2: systematic content analysis of health policies for integrated care of NCDs where KIs were resident (Argentina, Bangladesh, Brazil, Ethiopia, India, Kenya, Malaysia, Philippines and South Africa). A thematic framework of LMIC-relevant challenges and opportunities was empirically derived and organized around five meta-themes: (1) MSK health is a low priority; (2) social determinants adversely affect MSK health; (3) healthcare system issues de-prioritize MSK health; (4) economic constraints restrict system capacity to direct and mobilize resources to MSK health; and (5) build research capacity. Twelve policy documents were included, describing explicit foci on cardiovascular disease (100%), diabetes (100%), respiratory conditions (100%) and cancer (89%); none explicitly focused on MSK health. Policy strategies were coded into three categories: (1) general principles for people-centred NCD care, (2) service delivery and (3) system strengthening. Four policies described strategies to address MSK health in some way, mostly related to injury care. Priorities and opportunities for HSS for MSK health identified by KIs aligned with broader strategies targeting NCDs identified in the policies. MSK health is not currently prioritized in NCD health policies among selected LMICs. However, opportunities to address the MSK-attributed disability burden exist through integrating MSK-specific HSS initiatives with initiatives targeting NCDs generally and injury and trauma care.
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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 | 0,018 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,008 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».