Essential tuberculosis medicines and health outcomes in countries with a national essential medicines list
Notice bibliographique
Résumé
Background: Tuberculosis (TB) remains a major cause of morbidity and mortality globally despite effective treatments. Along with high-quality health services, essential medicines are a key tool in curbing TB related mortality. Examining relationships between listing TB medicines on national essential medicines lists (NEMLs) and population health outcomes related to amenable mortality is one way to assess TB care. Methods: In this cross-sectional study of 137 countries, we used linear regression to examine the relationship between the number of TB medicines listed on NEMLs and TB related mortality while controlling for country income, region and TB burden. Results: Most countries listed essential TB medicines to treat latent, drug-sensitive and disseminated TB but few listed enough for multi-drug resistant TB (MDR-TB) therapy. The total number of TB medicines listed ranged from 1 to 29 (median: 19, interquartile range: 15 to 22). Over 75% of the variation in health outcomes were explained by the number of TB medicines listed, gross domestic product (GDP) per capita, region and high-burden MDR-TB status. The number of TB medicines listed was not associated with TB mortality. Conclusion: Most countries list essential TB treatments and the variation in TB outcomes is explained by other factors such as GDP.
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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 | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 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 ».