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Enregistrement W4400673100 · doi:10.1016/s2665-9913(24)00151-6

Assessing the impact of health-care access on the severity of low back pain by country: a case study within the GBD framework

2024· article· en· W4400673100 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueThe Lancet Rheumatology · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMusculoskeletal pain and rehabilitation
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesQueensland HealthBill and Melinda Gates Foundation
Mots-clésHealth careLow back painMedicineBusinessGerontologyPhysical therapyAlternative medicineEconomic growthEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The Global Burden of Diseases, Injuries, and Risk Factors Study (GBD) is key for policy making. Low back pain is the leading cause of disability in terms of years lived with disability (YLDs). Due to sparse data, a current limitation of GDB is that a uniform severity distribution is presumed based on 12-Item Short Form Health Survey scores derived from US Medical Expenditure Panel Surveys (MEPS). We present a novel approach to estimate the effect of exposure to health interventions on the severity of low back pain by country and over time. METHODS: We extracted treatment effects for ten low back pain interventions from the Cochrane Database, combining these with coverage data from the MEPS to estimate the hypothetical severity in the absence of treatment in the USA. Severity across countries was then graded using the Health Access and Quality Index, allowing estimates of averted and avoidable burden under various treatment scenarios. FINDINGS: We included 210 trials from 36 Cochrane systematic reviews in the network analysis. The pooled effect sizes (measured as a standardised mean difference) for the most effective intervention classes were -0·460 (95% uncertainty interval -0·606 to -0·309) for a combination of psychological and physical interventions and -0·366 (-0·525 to -0·207) for surgery. Globally, access to treatment averted an estimated 17·6% (14·8 to 23·8) of the low back pain burden in 2020. If all countries had provided access to treatment at a level estimated for Iceland with the highest Health Access and Quality Index score, an extra 9·1% (6·4 to 11·2) of the burden of low back pain could be avoided. Even with full coverage of optimal treatment, a large proportion (65·9% [56·9 to 70·4]) of the low back pain burden is unavoidable. INTERPRETATION: This methodology fills an important shortcoming in the GBD by accounting for low back pain severity variations over time and between countries. Assumptions of unequal treatment access increased YLD estimates in resource-poor settings, with a modest decrease in countries with higher Health Access and Quality Index scores. Nonetheless, the large proportion of unavoidable burden indicates poor intervention efficacy. This method, applicable to other GBD conditions, provides policy makers with insights into health gains from improved treatment and underscores the importance of investing in research for new interventions. FUNDING: Bill and Melinda Gates Foundation and Queensland Health.

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.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,206
Score d'incertitude au seuil0,682

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,037
Tête enseignante GPT0,412
Écart entre enseignants0,376 · 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