World Health Organization Essential Medicines List: Multiple sclerosis disease-modifying therapies application
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: The World Health Organization (WHO) publishes a biennial Essential Medicines List (EML) to assist governments in low-resource settings to prioritize their spending on medicines. Currently, no medicines on the EML have a multiple sclerosis (MS) indication. Multiple Sclerosis International Federation (MSIF) prepared an application for inclusion of MS disease-modifying therapies (DMTs) for the 2019 EML together with the regional Committees for Treatment and Research in Multiple Sclerosis (TRIMS) and the World Federation of Neurology. RATIONALE: The MSIF taskforce categorized 15 DMTs according to their efficacy and risk profiles to ensure the ability to treat as many different clinical scenarios as possible. Three DMTs were selected: glatiramer acetate, fingolimod, and ocrelizumab. OUTCOME: The WHO Expert Committee did not recommend the addition of any of the DMTs to the EML. They acknowledged the public health burden of MS, the need for effective and affordable MS medications, and the high volume of letters received in support of the application but requested a revised application. DISCUSSION: Despite the negative outcome, the repeated recognition of MS as a global public health burden is sending a powerful message to governments globally that a range of affordable and good quality medications need to be available to health systems and people affected by MS.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».