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Enregistrement W2991302205 · doi:10.1136/bmjgh-2019-001539

Initiative for Promoting Affordable and Quality Tuberculosis Tests (IPAQT): a market-shaping intervention in India

2019· review· en· W2991302205 sur OpenAlexaff
Harkesh Dabas, Sarang Deo, Manisha Sabharwal, Arnab Pal, Sachin Salim, Lakshmi Balachandran Nair, Kaartikeya Chauhan, Prateek Maheshwari, Aparna Parulkar, Ritu Singh, Manasi Chitalia, Rigveda Kadam, Manjot Kaur, Collins Oghor, Nirros Ponnudurai, Sameer Kumta, Peter M. Small, Puneet Dewan, Madhukar Pai

Notice bibliographique

RevueBMJ Global Health · 2019
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTuberculosis Research and Epidemiology
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesClinton FoundationBill and Melinda Gates Foundation
Mots-clésIncentivePrivate sectorMarket shareProfit marginBusinessFinanceMarketingEconomicsEconomic growthMarket economy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A majority of patients with tuberculosis (TB) in India are diagnosed and treated in the private sector. Yet, most private providers do not use most recent WHO-endorsed microbiological tests such as liquid cultures, line probe assays and Xpert MTB/RIF due to a combination of factors such as lack of awareness, misaligned incentives and high prices that are unaffordable for patients. We designed a market-based approach to transform a high-price, low-volume market equilibrium into a low-price, high-volume equilibrium to improve the uptake of these tests. Toward this end, a non-profit consortium of private laboratories, called Initiative for Promoting Affordable and Quality Tuberculosis Tests (IPAQT) was formed in India in March 2013. It negotiated lower pricing on equipment and reagents with manufacturers, closer to that offered to the public sector. In return, IPAQT assured that this discount was passed on to patients, who typically paid for these tests out of their pockets, through an informally agreed on retail ceiling price. IPAQT also invested in demand generation activities that complemented the supply-side effort. IPAQT membership grew from 56 laboratories in 2013 to 211 in 2018. During this period, the initiative resulted in a 10-fold increase in the uptake of Xpert and a 30%-50% reduction in price. This initiative is planned to be expanded to other South Asian countries with similar TB epidemic and private market structure and dynamics. However, long-term sustainability of the initiative would require developing more cost-effective marketing activities and integration with broader private sector engagement agenda of the national TB programme.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,040

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0040,003
Communication savante0,0040,003
Science ouverte0,0020,010
Intégrité de la recherche0,0030,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,239
Tête enseignante GPT0,549
Écart entre enseignants0,310 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations19
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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