Challenges facing drug utilization research in the Latin American region
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: The International Society of Pharmacoepidemiology (ISPE) in collaboration with the Latin America Drug Utilization Research Group (LatAm DURG), the Medicines Utilization Research in Africa (MURIA) group, and the Uppsala Monitoring Center, is leading an initiative to understand challenges to drug utilization research (DUR) in the Latin American (LatAm) and African regions with the goal of communicating results and proposing solutions to these challenges in four scientific publications. The purpose of this first manuscript is to identify the main challenges associated with DUR in the LatAm region. METHODS: Drug utilization (DU) researchers in the LatAm region voluntarily participated in multiple discussions, contributed with local data and reviewed successive drafts and the final manuscript. Additionally, we carried out a literature review to identify the most relevant publications related to DU studies from the LatAm region. RESULTS: Multiple challenges were identified in the LatAm region for DUR including socioeconomic inequality, access to medical care, complexity of the healthcare system, limited investment in research and development, limited institutional and organization resources, language barriers, limited health education and literacy. Further, there is limited use of local DUR data by decision makers particularly in the identification of emerging health needs coming from social and demographic transitions. CONCLUSIONS: The LatAm region faces challenges to DUR which are inherent in the healthcare and political systems, and potential solutions should target changes to the system.
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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 | 0,009 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 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 | 0,003 |
| 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 ».