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Enregistrement W4307994170 · doi:10.1007/s00586-022-07432-3

SPINE20 recommendations 2022: spine care—working together to recover stronger

2022· review· en· W4307994170 sur OpenAlexaff
Bambang Darwono, Koji Tamai, Pierre Côté, Sami Aleissa, Agus Hadian Rahim, Paulo Pereira, Hana Alsobayel, Harvinder Singh Chhabra, Giuseppe Costanzo, Manabu Ito, Frank Kandziora, Donna Lahey, Cristiano Magalhães Menezes, Sohail Bajammal, William J. Sullivan, Peter Vajkoczy, Alaa Ahmad, M. Arand, Saiful Asmiragani, Thomas R. Blattert, Jamiu O. Busari, Edward J. Dohring, Bernardo Misaggi, Eric J. Muehlbauer, Raghava D. Mulukutla, Everard Munting, Michael Piccirillo, Carlo Ruosi, Ahmed Alturkistany, Marco Campello, Patrick C. Hsieh, Marco Teli, Jeffrey C. Wang, Margareta Nordin

Notice bibliographique

RevueEuropean Spine Journal · 2022
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSpinal Cord Injury Research
Établissements canadiensOntario Tech University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineHealth careWorkforceLife expectancyPopulationNursingEconomic growthEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: Globally, spine disorders are the leading cause of disability, affecting more than half a billion individuals. However, less than 50% of G20 countries specifically identify spine health within their public policy priorities. Therefore, it is crucial to raise awareness among policy makers of the disabling effect of spine disorders and their impact on the economic welfare of G20 nations. In 2019, SPINE20 was established as the leading advocacy group to bring global attention to spine disorders. METHODS: Recommendations were developed through two Delphi methods with international and multi-professional panels. RESULTS: In 2022, seven recommendations were delivered to the leaders of G20 countries, urging them to: Develop action plans to provide universal access to evidence-based spine care that incorporates the needs of minorities and vulnerable populations. Invest in the development of sustainable human resource capacity, through multisectoral and inter-professional competency-based education and training to promote evidence-based approaches to spine care, and to build an appropriate healthcare working environment that optimizes the delivery of safe health services. Develop policies using the best available evidence to properly manage spine disorders and to prolong functional healthy life expectancy in the era of an aging population. Create a competent workforce and improve the healthcare infrastructure/facilities including equipment to provide evidence-based inter-professional rehabilitation services to patients with spinal cord injury throughout their continuum of care. Build collaborative and innovative translational research capacity within national, regional, and global healthcare systems for state-of-the-art and cost-effective spine care across the healthcare continuum ensuring equality, diversity, and inclusion of all stakeholders. Develop international consensus statements on patient outcomes and how they can be used to define and develop pathways for value-based care. Recognize that intervening on determinants of health including physical activity, nutrition, physical and psychosocial workplace environment, and smoking-free lifestyle can reduce the burden of spine disabilities and improve the health status and wellness of the population. At the third SPINE20 summit 2022 which took place in Bali, Indonesia, in August 2022, 17 associations endorsed its recommendations. CONCLUSION: SPINE20 advocacy efforts focus on developing public policy recommendations to improve the health, welfare, and wellness of all who suffer from spinal pain and disability. We propose that focusing on facilitating access to systems that prioritize value-based care delivered by a competent healthcare workforce will reduce disability and improve the productivity of the G20 nations.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,928
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0300,002

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 Opus0,168
Tête enseignante GPT0,444
Écart entre enseignants0,276 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations11
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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