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Enregistrement W2540590733 · doi:10.1136/bmjgh-2016-000114

WHO and national lists of essential medicines in Mexico, Central and South America, and the Caribbean: are they adequate to promote paediatric endocrinology and diabetes care?

2016· article· en· W2540590733 sur OpenAlexaff
Amanda Rowlands, Alejandra Acosta-Gualandri, Jaime Guevara‐Aguirre, Jean‐Pierre Chanoine

Notice bibliographique

RevueBMJ Global Health · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePharmaceutical studies and practices
Établissements canadiensBC Children's HospitalUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSpecialtyMedicineFamily medicineNational libraryDiabetes mellitusEssential medicinesTraditional medicineLibrary scienceEndocrinologyNursingComputer sciencePublic health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Paediatric endocrinology and diabetes is a paediatric specialty with less common conditions and higher cost medicines. Access to medicines for our specialty in low and middle income countries remains limited. We analysed the content of the WHO (children and adults) and of all available national Model Lists of Essential Medicines (EMLs) for Mexico, the Caribbean, Central and South America from a paediatric endocrinology and diabetes standpoint. A master list of medicines deemed necessary in paediatric endocrinology and diabetes was established and compared with the WHO and national EMLs, taking into account the gross national income. The WHO EMLs, which are largely recognised as an international benchmark and drive the content of the national EMLs, included many but not all medicines present on our master list. Interestingly, several national EMLs from richer countries included medicines that were not present in the WHO EMLs. Our analysis suggests that these medicines could be considered by the WHO for inclusion in their EMLs, which may promote the adoption of more medicines by individual countries. We also propose several changes to the WHO and national EMLs that could facilitate access to medicines in our specialty: age cut-off for a child using physical maturity rather than a set age limit; greater standardisation of the formatting of the national EMLs for easier comparison and collaborations between countries; greater emphasis on age-specificity and population-specificity for some medicines; and formatting of the EMLs in a disease-focused manner rather than as individual medicines.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,101
Score d'incertitude au seuil0,252

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,376
Écart entre enseignants0,352 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations12
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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