Matching safety to access: global actors and pharmacogovernance in Kenya- a case study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The Kenyan government has sought to address inadequacies in its National Pharmaceutical Policy and the Pharmacy and Poisons Board's (PPB) medicines governance by engaging with global actors (e.g. the World Health Organization). Policy actors have influenced the way pharmacovigilance is defined, how challenges are understood and which norms are requisite to address drug safety issues. In this paper, we investigate the relationship between specific modes of engagement among global (exogenous) and domestic actors at the national and sub-national level to identify the positive or negative effect on pharmacovigilance and pharmacogovernance in Kenya. Pharmacogovernance is defined as the manner in which governing structures; policy instruments; institutional authority (e.g., ability to act, implement and enforce norms, policies and processes) and resources are managed to promote societal interests for patient safety and protection from adverse drug reactions (ADRs). Qualitative research methods that included key informant interviews and document analysis, were employed to investigate the relationship between global actors' patterns of engagement with national actors and pharmacogovernance in Kenya. RESULTS: Global actors' influence on pharmacogovernance and pharmacovigilance priorities in Kenya (e.g., legislation and adverse drug reaction surveillance) was positively perceived by key informants. We found that global actors' engagement with state actors produced positive and negative outcomes. Engagement with the PPB and Ministry of Health (MOH) that was characterized as dependent (advocacy, empowerment, delegated) or interdependent (collaborative, cooperative, consultative) was mostly associated with positive outcomes e.g., capacity building; strengthening legislation and stakeholder coordination. Fragmentation (independent engagement) hindered risk communication between public, private, and NGO health programs. CONCLUSION: A framework for assessing pharmacogovernance would support policy makers' evidence-based decision making regarding investments to strengthen capacity for pharmacovigilance and guide policies regarding the state and exogenous actor relationship pertaining to pharmacogovernance. Ideally, dependency on exogenous actors should be reduced while retaining consultative, collaborative, and cooperative engagement when inter-dependency is appropriate. The use of global actors to address Kenya's pharmacovigilance inadequacies leaves the country vulnerable to 1) ad hoc drug surveillance; 2) pharmacovigilance fragmentation; 3) shifting priorities; and 4) cross purpose interests.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».