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Enregistrement W3194340912 · doi:10.1016/s2214-109x(21)00287-4

Determinants of access to childhood cancer medicines: a comparative, mixed-methods analysis of four Caribbean countries

2021· article· en· W3194340912 sur OpenAlexafffund
Rhonda Boateng, Kadia Petricca, Brandon Tang, Supriya Parikh, Corrine Sinquee-Brown, Cheryl Alexis, Chantelle Browne-Farmer, Michelle Reece-Mills, Sharon Salmon, Curt Bodkyn, Sumit Gupta, Bryan Maguire, Avram Denburg

Notice bibliographique

RevueThe Lancet Global Health · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiquePharmaceutical Economics and Policy
Établissements canadiensUniversity of TorontoUniversity of British ColumbiaInstitute for Clinical Evaluative SciencesSickKids FoundationHospital for Sick Children
Organismes subventionnairesHospital for Sick Children
Mots-clésCaribbean regionEnvironmental healthMedicineGeographyDemographyPolitical scienceLatin AmericansSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Equitable access to essential medicines is a key facet of childhood cancer care, recognised by WHO as vital to improved childhood cancer outcomes globally. In the Caribbean, childhood cancer outcomes are poorer than those in most high-income countries. We aimed to generate in-depth comparative evidence of the current challenges and opportunities related to access to childhood cancer medicines in the Caribbean to identify context-sensitive health systems strategies to improve drug access and inform evidence-based paediatric cancer policies in the region. METHODS: In this convergent, parallel, mixed-methods study, we mapped and analysed the determinants of access to childhood cancer medicines in four Caribbean countries (The Bahamas, Barbados, Jamaica, and Trinidad and Tobago). We analysed contextual determinants of access to medicines within and across study site jurisdictions, alignment of childhood cancer medicine inclusion between each country's national essential medicines list (NEML) and WHO's 2017 Essential Medicines List for Children, and availability and cost of chemotherapeutic agents at five tertiary care hospitals. We used a mixed-effects logistic regression model to analyse the association of medicine price, procurement efficiency (via median price ratio [MPR]), and site with drug availability. The fixed effect evaluated the effect of site and MPR on the probability of stockout in a given month. We assessed determinants of medicine access via thematic analysis of semi-structured qualitative interviews, literature, and policy documents. FINDINGS: We collected and analysed data for 28 childhood cancer medicines from Barbados, 32 from The Bahamas, 30 from Trinidad and Tobago, and 31 from Jamaica. Despite stepwise inclusion of childhood cancer medicines in NEMLs, all four countries had frequent and recurrent stockouts for many cytotoxic medicines, showing no consistent relationship between NEML inclusion and availability. A mean MPR of greater than 3·0 in Trinidad and Tobago, The Bahamas, and Barbados suggests uniformly high procurement inefficiency, resulting in significant effects on drug stockout days. For each one unit increase in MPR the adjusted odds ratio (OR) of stockout increased by 10% (adjusted OR 1·10, 95% CI 1·04-1·16; p<0·01). These challenges in access to childhood cancer medicines stem from health system and policy dynamics at institutional, national, and supranational levels that cause price volatility and erratic medicine availability. Key challenges include disparate policy commitments (eg, among sites), inefficient procurement and supply chain management practices, and local effects of international market pressures. INTERPRETATION: The Caribbean region exemplifies deficiencies in access to childhood cancer medicines that might be overcome by improved regional harmonisation of drug registration, pharmacovigilance, and procurement alongside national forecasting to strengthen global pharmaceutical planning and prioritisation. Focused political attention to address these challenges is required to ensure efficient, reliable, and sustained availability of cancer mediciness. FUNDING: The SickKids-Caribbean Initiative.

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)0,001
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 enseignants0,075
Score d'incertitude au seuil0,654

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,169
Tête enseignante GPT0,483
Écart entre enseignants0,314 · 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

Citations18
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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