SPINE20 Recommendations 2024 -Spinal Disability: Social Inclusion as a Key to Prevention and Management
Notice bibliographique
Résumé
Spine disorders are the leading cause of disability worldwide. To promote social inclusion, it is essential to ensure that people can participate in their societies by improving their ability, opportunities, and dignity, through access to high-quality, evidence-based, and affordable spine services for all.To achieve this goal, SPINE20 recommends six actions.- SPINE20 recommends that G20 countries deliver evidence-based education to the community health workers and primary care clinicians to promote best practice for spine health, especially in underserved communities.- SPINE20 recommends that G20 countries deliver evidence-based, high-quality, cost-effective spine care interventions that are accessible, affordable and beneficial to patients.- SPINE20 recommends that G20 countries invest in Health Policy and System Research (HPSR) to generate evidence to develop and implement policies aimed at integrating rehabilitation in primary care to improve spine health.- SPINE20 recommends that G20 countries support ongoing research initiatives on digital technologies including artificial intelligence, regulate digital technologies, and promote evidence-based, ethical digital solutions in all aspects of spine care, to enrich patient care with high value and quality.- SPINE20 recommends that G20 countries prioritize social inclusion by promoting equitable access to comprehensive spine care through collaborations with healthcare providers, policymakers, and community organizations.- SPINE20 recommends that G20 countries prioritize spine health to improve the well-being and productivity of their populations. Government health systems are expected to create a healthier, more productive, and equitable society for all through collaborative efforts and sustained investment in evidence-based care and promotion of spine health.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».