Essential diabetes medicines and health outcomes in 127 countries
Notice bibliographique
Résumé
AIM: Diabetes is the ninth leading cause of death. Improving access to diabetes medicines may decrease mortality. Diabetes medicines on national essential medicines lists (NEMLs) vary considerably. We examine the association between diabetes population health outcomes relating to mortality and the listing of diabetes medicines on national essential medicine lists for 127 countries. MATERIALS AND METHODS: We conducted a cross-sectional study. We determined the number of diabetes medicines on NEMLs and used multiple linear regression to analyse the association between diabetes health outcomes and the number of medicines on NEMLs. We used linear regression to assess the association between diabetes health outcomes and the listing of or not listing of medicines that were listed by 25-75% of countries. Diabetes prevalence, gross domestic product (GDP) per capita and mean expenditure per person with diabetes were controlled for in all analyses. RESULTS: The total number of diabetes medicines listed on NEMLs ranged from 0 to 16 (median: 4; interquartile range: 3-6). Diabetes health outcome scores were associated with the number of diabetes medicines on NEMLs [1.3-point increase (95% confidence interval, 95% CI 0.5-2.1) for every additional medicine on NEMLs; P = .002] and GDP per capita [19.5-point increase (95% CI 5.4-33.6) for every 10-fold increase in GDP; P = .003]. Diabetes expenditure was not associated with health outcome scores (P = .23). Increases in diabetes health outcomes score were associated with the listing of glimepiride (7.9-point increase, 95% CI 2.3-13.5, P = .006) and glipizide (5.8-point increase, 95% CI 0.03-11.6, P = .049) on NEMLs. CONCLUSIONS: Listing of diabetes medicines on NEMLs has the potential to improve population health outcomes related to mortality in countries with diverse incomes and diabetes prevalence without necessarily increasing diabetes health expenditure.
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 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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».