Access to WHO Essential Medicines for Childhood Cancer Care in Trinidad and Tobago: A Health System Analysis of Barriers and Enablers
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Improving access to essential medicines is necessary to reduce global mortality resulting from childhood cancer. However, there is a lack of context-specific data in many low- to middle-income countries on the determinants of access to essential childhood cancer medicines. We conducted a mixed-methods case study of the barriers to and enablers of access to WHO essential medicines for childhood cancer care in Trinidad and Tobago, in response to domestic calls for policy attention and reform. METHODS: We interviewed stakeholders (N = 9) across the pharmaceutical supply system using a novel analytic framework and qualitative interview guide. Interviews were recorded, transcribed, and analyzed with constant comparative methods to capture emergent themes. Quantitatively, we examined alignment of the national essential medicines list with the 2017 WHO Essential Medicines List for Children (EMLc). National buyer prices for EMLc cancer medicines were compared with median international prices, with calculation of median price ratios to assess procurement efficiency. RESULTS: Principal barriers identified included a lack of data-driven procurement, low supplier incentive to engage in tenders, reactive rather than proactive processes in response to stockouts, and siloed information systems. Recurring themes of regionalization, standardization, and proactivity emerged as priorities for policy reform. Quantitative analysis of the national essential medicines list and median price ratios for procured medicines aligned with findings reported qualitatively. CONCLUSION: Our study contributes to global efforts to improve childhood cancer care by identifying policy-relevant evidence on access to essential childhood cancer medicines and providing a model for future studies in other jurisdictions.
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».