Essential Medicines in Universal Health Coverage: A Scoping Review of Public Health Law Interventions and How They Are Measured in Five Middle-Income Countries
Notice bibliographique
Résumé
Very few studies exist of legal interventions (national laws) for essential medicines as part of universal health coverage in middle-income countries, or how the effect of these laws is measured. This study aims to critically assess whether laws related to universal health coverage use five objectives of public health law to promote medicines affordability and financing, and to understand how access to medicines achieved through these laws is measured. This comparative case study of five middle-income countries (Ecuador, Ghana, Philippines, South Africa, Ukraine) uses a public health law framework to guide the content analysis of national laws and the scoping review of empirical evidence for measuring access to medicines. Sixty laws were included. All countries write into national law: (a) health equity objectives, (b) remedies for users/patients and sanctions for some stakeholders, (c) economic policies and regulatory objectives for financing (except South Africa), pricing, and benefits selection (except South Africa), (d) information dissemination objectives (ex. for medicines prices (except Ghana)), and (e) public health infrastructure. The 17 studies included in the scoping review evaluate laws with economic policy and regulatory objectives (n = 14 articles), health equity (n = 10), information dissemination (n = 3), infrastructure (n = 2), and sanctions (n = 1) (not mutually exclusive). Cross-sectional descriptive designs (n = 8 articles) and time series analyses (n = 5) were the most frequent designs. Change in patients’ spending on medicines was the most frequent outcome measure (n = 5). Although legal interventions for pharmaceuticals in middle-income countries commonly use all objectives of public health law, the intended and unintended effects of economic policies and regulation are most frequently investigated.
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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 | 0,014 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».