Selection of WHO-recommended essential medicines for non-communicable diseases on National Essential Medicines Lists
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Non-communicable diseases (NCDs) are the leading cause of death worldwide. Inadequate and inequitable access to essential NCD medicines is a major concern, particularly in low- and middle-income countries. National Essential Medicines Lists (EMLs) are important policy tools that indicate which medicines are prioritized as essential within a country's health system. This study sought to analyze a wide range of national essential medicines lists (EMLs) for their inclusion of priority non communicable disease (NCD) interventions recommended by the World Health Organization (WHO). METHODS: Three lists of WHO endorsed priority NCD interventions were included. A database with 137 national EMLs and the WHO EML was created from the WHO Repository and these EMLs were compared for listing of priority NCD interventions. RESULTS: Across 137 countries with national EMLs, the median percentage of 20 Best Buys interventions listed was 90% (IQR 80-95) and 31 Package of essential noncommunicable disease interventions (PEN) interventions listed was 94% (IQR 90-97), of 9 HEARTS interventions was 100% (IQR 89-100), and of the 43 unique interventions across the three priority lists was 88% (IQR 84-93). Less than 80% of the 43 interventions were listed by 22 (16%) countries and less than half of the interventions were listed by 2 countries: Angola (35%) and Cambodia (23%). Interventions listed on the fewest number of national EMLs were: influenza vaccine, HPV vaccine, hepatitis B vaccine, cervical cancer chemotherapy, codeine, promethazine, senna, and oxygen. CONCLUSION: Most NCD interventions have been prioritized in national policy in most cases. The majority of priority medicines for NCDs described within key WHO NCD technical packages are listed on nearly all national EMLs across 137 countries of all income levels. Most NCD interventions have been prioritized in national policy in most cases, but in some countries and for select interventions such as the HPV vaccine, prioritization may be reviewed.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».