Why does increasing public access to medicines differ between countries? Qualitative comparison of nine countries
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To identify factors associated with differences between developed countries in reclassifying (switching) medicines from prescription to non-prescription availability. METHODS: Cross-national qualitative research using a heuristic approach in the US, UK, Japan, Australia and New Zealand, supplemented by data from Canada, Denmark, the Netherlands and Singapore. In-depth interviews with 80 key informants (65 interviews) explored and compared factors in terms of barriers and enablers to reclassification of medicines in each country. Document analysis supplemented interview data. RESULTS: Each country had a unique mix of enablers and barriers to reclassification. Enablers included government policy (particularly in UK), pharmacist-only scheduling (particularly in Australia and New Zealand) and large market size (particularly in the US and Europe). Local barriers included limited market potential in small countries, the cost of a reclassification (particularly in the US), competition from distributors of generic medicines, committee inconsistency and consumer behavior. UK had more enablers than barriers, whereas in Australia the opposite was true. CONCLUSIONS: Different factors limit or enable reclassification, affecting consumer access to medicines in different countries. For countries attempting to reduce barriers to reclassification, solutions may include garnering government support for reclassification, support and flexibility from the medicines regulator, having a pharmacy-only and/or pharmacist-only category, providing market exclusivity, ensuring best practice in pharmacy, and minimizing the cost and delays of reclassification.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,014 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,007 |
| Communication savante | 0,005 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».