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Enregistrement W2898425160 · doi:10.1016/j.gheart.2018.09.025

MS06.5 Equivalence In Active Pharmaceutical Ingredient of Generic Antihypertensive Medicines Available In Three Nigerian States (EQUIMEDS): A Case For Further Surveillance

2018· article· en· W2898425160 sur OpenAlexaff
Julie Redfern, Rufus Adesoji Adedoyin, Sandra Ofori, Raghupathy Anchala, Arun Vamadevan, Luciano de Andrade, Jerson Andrés Alvarado Zelaya, Dina Balabanova, Mahmoud U. Sani

Notice bibliographique

RevueGlobal Heart · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiquePharmaceutical Economics and Policy
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineExcellenceHeart diseaseHealth careMedical emergencyFamily medicineIntensive care medicineCardiologyEconomic growth

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: Prevention and optimal management of hypertension in the general population is paramount to the achievement of the WHF goal of reducing cardiovascular disease mortality by 25% by the year 2025. Widespread access to good quality antihypertensive medicines is a critical component for achieving the goal. Poor quality medicines including those that are of substandard quality pose serious health concerns however, there remains a knowledge gap about the quality of generic antihypertensive medicines especially in lowmiddle income countries. Objectives: To determine the quality of generic antihypertensive medicines available in the retail market of a developing country. Methods: We purchased samples of the two most commonly prescribed classes of antihypertensive medicines from three states in three different geopolitical zones in Nigeria following a semi-random sampling framework. Samples were purchased by a mystery shopper from each of 24 pharmacy outlets from six local government areas (1 rural and 1 urban per state) across each of the three states. Samples were analyzed for content at the London School of Hygiene and Tropical Medicine, bioanalytical facility. The stated active pharmaceutical ingredient (SAPI) in each sample was measured using high-performance liquid chromatography photodiode array detection with results expressed as percentage of SAPI. Samples were classified as good quality (acceptable pharmaceutical quality, if compliant with pharmacopeia tolerance limits of 90-110% SAPI), poor quality (substandard, if contains either less or more than the acceptable dose, <90 ->110% SAPI) and falsified (no SAPI). Results: Amlodipine and Lisinopril were identified as the most commonly prescribed antihypertensive drugs in Nigeria. In total, 440 samples from 24 pharmacies were collected and tested. We found 69.4% of Amlodipine and 69.9% of Lisinopril samples were of acceptable pharmaceutical quality. However, 30.6% of Amlodipine and 33.1% of Lisinopril samples were of substandard quality. We did not detect any falsified samples of either Amlodipine or Lisinopril. Conclusion: About one-third of commonly prescribed anti-hypertensive drugs available in Nigeria appear to be of substandard quality. Enhanced quality assurance processes in lowmiddle income countries such as Nigeria are needed to support optimum management.

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)0,001
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,725
Score d'incertitude au seuil0,849

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
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)0,0010,000

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 Opus0,087
Tête enseignante GPT0,340
Écart entre enseignants0,253 · 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

Citations1
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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