Comparative Analysis of Osteoarthritis Prevention and Management Policies: Lessons for Iran from High-income Countries
Notice bibliographique
Résumé
Background: Osteoarthritis (OA), as one of the most common chronic joint diseases, significantly contributes to the global burden of disability and imposes considerable financial costs on patients and healthcare systems. The prevalence of this disease is increasing rapidly across various countries. This study aimed to examine and compare national policies on the prevention and management of OA in four high-income countries and Iran. Methods: A comparative review was conducted by searching PubMed, Scopus, Web of Science, Google Scholar, Google, and the websites of the World Bank, the Organization for Economic Co-operation and Development (OECD), and the Ministry of Health of the selected countries from 2000 to 2024. This study utilizes the "Policy Analysis Triangle" framework by Walt and Gilson to analyze OA prevention and management policies in the selected countries. Expert interviews and document analysis were used to collect information in Iran. In the data analysis of this section, framework analysis and content analysis were also used through the software MAXQDA-10. Results: This study examined the policies and measures of 5 countries (the United States, Canada, Australia, the United Kingdom, and Iran) concerning OA prevention and management. In the United States, the focus is on physical activity, weight management, and healthy diets, supported by the Centers for Disease Control programs and the Arthritis Foundation. Canada implements educational programs and national policies through extensive collaboration between government and nongovernmental organizations. Australia emphasizes improving access to healthcare services and care through the cooperation of various organizations. In the UK, the focus is on prevention and public education, alongside strengthening access to health services. Iran primarily focuses on treatment and pain management, facing challenges such as limited financial resources and public awareness. Conclusion: Although there are similarities between OA prevention and management policies in Iran and high-income countries, Iran continues to face significant challenges in primary prevention, policy evaluation, and resource access. By leveraging the experiences of high-income countries and adopting strategies based on assessment and prevention, Iran could significantly improve its policies and reduce the long-term burden of OA.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».