Essential psychiatric medicines: wrong selection, high consumption and social problems
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The World Health Organization Essential Medicines List (WHO-LIST) and national essential medicines lists differ because many countries face significant challenges, such as product availability, cost, product quality and epidemiological disease profiles. In Brazil, governments pay for drugs that are included on the federal, state and municipal government (REMUME) lists. The extent to which municipal lists differ from state and national lists and from the WHO-LIST is unclear. We investigate the use of the WHO-LISTas a tool with which to evaluate the selection process for the essential psychiatric medicines in the public system coverage list of Brazilian communities (cities) and the use of the target drugs. METHODS: Municipal health secretaries were interviewed regarding the selection process for REMUMEs and the antidepressants and benzodiazepines included in REMUMEs and reference lists. We calculated the use of REMUME drugs that appeared or did not appear on reference lists according to the defined daily dose (DDD) per 10,000 inhabitants. RESULTS: Local physicians and pharmacists without specific training or explicit criteria developed the REMUMEs. Of the 13 drugs and 24 products (i.e., the different dosages of these 13 drugs) in the REMUMEs, 8 drugs and 10 products were included in at least one reference list and in one municipal list; 4 drugs and 6 products were included in at least one reference list but in none of the municipal lists; and 7 drugs and 8 products were included in at least one municipal list but in none of the reference lists. The antidepressants that appeared in at least one municipal list but in none of the reference lists represented 25.1 % (mean 60.9 DDD/10,000 inhabitants-day) of the usage. The benzodiazepines that appeared in at least one of the municipal lists but in none of the reference lists represented 14.7 % mean 18.5 DDD/10,000 inhabitants-day) of the usage. CONCLUSIONS: Brazilian cities have no rigorous processes for selecting the drugs that appear on their lists, and drugs that do not appear on the reference lists represent a significant proportion of antidepressant and benzodiazepine use, resulting in public health and social problems.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».