From Local Action to Global Policy: A Comparative Policy Content Analysis of National Policies to Address Musculoskeletal Health to Inform Global Policy Development
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Global policy to guide action on musculoskeletal (MSK) health is in a nascent phase. Lagging behind other non-communicable diseases (NCDs) there is currently little global policy to assist governments to develop national approaches to MSK health. Considering the importance of comparison and learning for global policy development, we aimed to perform a comparative analysis of national MSK policies to identify areas of innovation and draw common themes and principles that could guide MSK health policy. METHODS: framework adapted from the World Health Organization (WHO) Building Blocks and further inductive coding. Subsequently, texts were open coded and thematically analysed to derive specific sub-themes and principles underlying texts within each theme, serving as abstracted, transferable concepts for future global policy. RESULTS: The search yielded 165 documents with 41 retained after removal of duplicates and exclusions. Only three documents were comprehensive national strategies addressing MSK health. The most common conditions addressed in the documents were pain (non-cancer), low back pain, occupational health, inflammatory conditions, and osteoarthritis. Across eight categories, we derived 47 sub-themes with transferable principles that could guide global policy for: service delivery; workforce; medicines and technologies; financing; data and information systems; leadership and governance; citizens, consumers and communities; and research and innovation. CONCLUSION: There are few examples of national strategic policy to address MSK health; however, many countries are moving towards this by documenting the burden of disease and developing policies for MSK services. This review found a breadth of principles that can add to this existing work and may be adopted to develop comprehensive system-wide MSK health approaches at national and global levels.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».