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Enregistrement W3099001503 · doi:10.1136/bmjgh-2020-003282

Shortages and price variability of essential cytotoxic medicines for treating children with cancers

2020· article· en· W3099001503 sur OpenAlexaff
Yehoda M. Martei, Kotoji Iwamoto, Ronald D. Barr, John T Wiernkowski, Jane Robertson

Notice bibliographique

RevueBMJ Global Health · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiquePharmaceutical Economics and Policy
Établissements canadiensMcMaster UniversityMcMaster Children's Hospital
Organismes subventionnairesFogarty International CenterWorld Health Organization
Mots-clésMedicinePurchasing power parityEssential medicinesAccess to medicinesGross national incomeEconomic shortageDeveloping countryEnvironmental healthBusinessFinancePublic healthEconomic growthEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction Low-income and middle-income countries (LMICs) face the largest burden of mortality from childhood cancers with limited access to curative therapies. Few comparative analyses across all income groups and world regions have examined the availability and acquisition costs of essential medicines for treating cancers in children. Methods A cross-sectional survey involved countries in five income groups—low-income (LIC), lower-middle-income (LMC), upper-middle-income (UMC), two high-income country groups (HIC1, HIC2). Physicians and pharmacists reported institutional use, availability, stock outs and prices (brand and generic products) of 34 essential medicines. Price comparisons used US$, applying foreign exchange rates (XR) and purchasing power parity (PPP) adjustments. Medicine costs for treating acute lymphoblastic leukaemia (ALL), Burkitt lymphoma (BL) and Wilms tumour (WT) were calculated (child 29 kg, body surface area 1 m 2 ). Comparisons were conducted using non-parametric Kruskal-Wallis tests. Results Fifty-eight respondents (50 countries) provided information on medicine use, availability and stock outs, with usable price data from 42 facilities (37 countries). The extent of use of International Society of Paediatric Oncology core and ancillary medicines varied across income groups (p<0.0001 and p=0.0002 respectively). LMC and LIC facilities used fewer medicines than UMC and HIC facilities. UMC and LMC facilities were more likely to report medicines not available or stockouts. Medicine prices varied widely within and between income bands; generic products were not always cheaper than brand equivalents. PPP adjustment showed relatively higher prices in UMC and LMC facilities for some medicines. Medicine costs were highest in HICs for ALL (p=0.0075 XR; p=0.0178 PPP-adjusted analyses) and WT (p =<0.0001 XR; p=0.0007 PPP-adjusted). Medicine costs for BL were not significantly different. Conclusion Problems with the availability of essential medicines, dependable supply chains, confidential medicine prices and wide variability in treatment costs contribute to persistent challenges in the care of children with treatable cancers, especially in LMICs.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,138
Score d'incertitude au seuil0,447

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,042
Tête enseignante GPT0,362
Écart entre enseignants0,320 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

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

En bref

Citations27
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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