Essential medicines in Tanzania: does the new delivery system improve supply and accountability?
Notice bibliographique
Résumé
Objective: Assess whether reform in the Tanzanian medicines delivery system from a central ‘push’ kit system to a decentralized ‘pull’ Integrated Logistics System (ILS) has improved medicines accountability. Methods: Rufiji District in Tanzania was used as a case study. Data on medicines ordered and patients seen were compiled from routine information at six public health facilities in 1999 under the kit system and in 2009 under the ILS. Three medicines were included for comparison: an antimalarial, anthelmintic and oral rehydration salts (ORS). Results: The quality of the 2009 data was hampered by incorrect quantification calculations for orders, especially for antimalarials. Between the periods 1999 and 2009, the percent of unaccounted antimalarials fell from 60 to 18%, while the percent of unaccounted anthelmintic medicines went from 82 to 71%. Accounting for ORS, on the other hand, did not improve as the unaccounted amounts increased from 64 to 81% during the same period. Conclusions: The ILS has not adequately addressed accountability concerns seen under the kit system due to a combination of governance and system-design challenges. These quantification weaknesses are likely to have contributed to the frequent periods of antimalarial stock-out experienced in Tanzania since 2009. We propose regular reconciliation between the health information system and the medicines delivery system, thereby improving visibility and guiding interventions to increase the availability of essential medicines.
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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 | 0,008 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».