Availability and affordability of medicines and cardiovascular outcomes in 21 high-income, middle-income and low-income countries
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: We aimed to examine the relationship between access to medicine for cardiovascular disease (CVD) and major adverse cardiovascular events (MACEs) among people at high risk of CVD in high-income countries (HICs), upper and lower middle-income countries (UMICs, LMICs) and low-income countries (LICs) participating in the Prospective Urban Rural Epidemiology (PURE) study. METHODS: We defined high CVD risk as the presence of any of the following: hypertension, coronary artery disease, stroke, smoker, diabetes or age >55 years. Availability and affordability of blood pressure lowering drugs, antiplatelets and statins were obtained from pharmacies. Participants were categorised: group 1-all three drug types were available and affordable, group 2-all three drugs were available but not affordable and group 3-all three drugs were not available. We used multivariable Cox proportional hazard models with nested clustering at country and community levels, adjusting for comorbidities, sociodemographic and economic factors. RESULTS: Of 163 466 participants, there were 93 200 with high CVD risk from 21 countries (mean age 54.7, 49% female). Of these, 44.9% were from group 1, 29.4% from group 2 and 25.7% from group 3. Compared with participants from group 1, the risk of MACEs was higher among participants in group 2 (HR 1.19, 95% CI 1.07 to 1.31), and among participants from group 3 (HR 1.25, 95% CI 1.08 to 1.50). CONCLUSION: Lower availability and affordability of essential CVD medicines were associated with higher risk of MACEs and mortality. Improving access to CVD medicines should be a key part of the strategy to lower CVD globally.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».