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Enregistrement W4411887264 · doi:10.1016/j.eclinm.2025.103317

Development of a World Health Organization indicator and corresponding questions to measure effective coverage of rehabilitation

2025· article· en· W4411887264 sur OpenAlexaff
Wouter DeGroote, Pierre Côté, Jessica J. Wong, Sheilah Hogg‐Johnson, Linamara Rizzo Battistella, George Kwok Chu Wong, Jan Hartvigsen, Jill A. Hayden, Rajani Mullerpatan, Farooq Azam Rathore, Hana Alsobayel, Margareta Nordin, Dan Kajungu, Jae‐Young Lim, Rafael Lozano, Antony Duttine, Melanie Cowan, Leanne M Riley, Somnath Chatterji, Alarcos Cieza

Notice bibliographique

RevueEClinicalMedicine · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMusculoskeletal pain and rehabilitation
Établissements canadiensDalhousie UniversityCanadian Chiropractic AssociationCanadian Memorial Chiropractic CollegeOntario Tech University
Organismes subventionnairesWorld Health Organization
Mots-clésMedicineMeasure (data warehouse)RehabilitationPhysical therapyData mining

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Rehabilitation services are essential health services that should be made available to a population. Measuring effective coverage requires the assessment of whether a population's health services needs are met and whether they are met through quality interventions that produce the desired health gain. We propose a global indicator and corresponding questions to measure effective coverage of rehabilitation through population-based surveys. Methods: An indicator to measure effective coverage of rehabilitation requires a clear definition of rehabilitation service need, utilization, and quality. These terms are defined for a tracer health condition with impact on functioning and for which rehabilitation services are beneficial. We selected chronic primary low back pain as the tracer health condition. Following technical input from experts early 2023, we drafted and cognitively tested a set of questions from August till November 2023 to provide key data points for calculating the number of people living with chronic primary low back pain who received rehabilitation services. To determine whether quality rehabilitation services have been delivered, the health gain or benefit can be measured using a valid functioning measure with a known Minimal Important Change value, i.e. a minimal improvement that is meaningful to the client. We selected the shorter version of World Health Organization Disability Assessment Schedule 2.0 to meet this criterion. Findings: The proposed global indicator is defined as the proportion of adults with chronic primary LBP experiencing limitations in functioning that benefited from rehabilitation. There are eight corresponding questions to calculate the number of adults with chronic primary LBP experiencing limitations in functioning and utilizing rehabilitation services. The assessment of a benefit of received rehabilitation services is based on a change in functioning that is greater than the Minimal Important Change measured with World Health Organization Disability Assessment Schedule 2.0 12-item (simple scoring). The Minimal Important Change was set at 6 points following a secondary analysis of studies reporting on rehabilitation outcomes for people with chronic low back pain. Interpretation: We propose a global tracer indicator for measuring effective coverage of rehabilitation at the population level that is captured through population-based surveys. This global indicator uses chronic primary low back pain as the tracer health condition and World Health Organization Disability Assessment Schedule 2.0 12-item to assess whether quality interventions have been provided that produce the desired health gain. Funding: This research received no specific grant from any funding agency in the public, commercial or not-for-profit sectors.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
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 enseignants0,305
Score d'incertitude au seuil0,997

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,349
Écart entre enseignants0,338 · 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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations4
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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