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Enregistrement W4286255302 · doi:10.1200/go.22.00060

Cancer Medicines: What Is Essential and Affordable in India?

2022· article· en· W4286255302 sur OpenAlexaff
Manju Sengar, Adam Fundytus, Wilma M. Hopman, C.S. Pramesh, Venkatraman Radhakrishnan, Prasanth Ganesan, Aju Mathew, Dorothy Lombe, Matthew Jalink, Bishal Gyawali, Dario Trapani, Felipe Roitberg, Elisabeth G.E. de Vries, Lorenzo Moja, André Ilbawi, Richard Sullivan, Christopher M. Booth

Notice bibliographique

RevueJCO Global Oncology · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiquePharmaceutical Economics and Policy
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesMedical Research CouncilPfizerServierEuropean Society for Medical OncologyWorld Health OrganizationGenentechAstraZeneca
Mots-clésMedicineFamily medicineEssential medicinesCohortSnowball samplingPublic healthPopulationEnvironmental healthInternal medicineNursingPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE The WHO essential medicines list (EML) guides selection of drugs for national formularies. Here, we evaluate which medicines are considered highest priority by Indian oncologists and the extent to which they are available in routine practice. METHODS This is a secondary analysis of an electronic survey developed by the WHO EML Cancer Medicine Working Group. The survey was distributed globally using a hierarchical snowball method to physicians who prescribe systemic anticancer therapy. The survey captured the 10 medicines oncologists considered highest priority for population health and their availability in routine practice. RESULTS The global study cohort included 948 respondents from 82 countries; 98 were from India and 67 were from other low- and middle-income countries. Compared with other low- and middle-income countries, the Indian cohort was more likely to be medical oncologist (70% v 31%, P < .001) and work exclusively in the private health system (52% v 17%, P < .001). 14/20 most commonly selected medicines were conventional cytotoxic drugs. Universal access to these medicines was reported by a minority of oncologists; risks of significant out-of-pocket expenditures for each medicine were reported by 19%-58% of oncologists. Risk of catastrophic expenditure was reported by 58%-67% of oncologists for rituximab and trastuzumab. Risks of financial toxicity were substantially higher within the private health system compared with the public system. CONCLUSION Most high-priority cancer medicines identified by Indian oncologists are generic chemotherapy agents that provide substantial improvements in survival and are already included in WHO EML. Access to these treatments remains limited by major financial burdens experienced by patients. This is particularly acute within the private health system. Strategies are urgently needed to ensure that high-quality cancer care is affordable and accessible to all patients in India.

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,860
Score d'incertitude au seuil0,997

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)0,0040,000

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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,340
Écart entre enseignants0,307 · 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.

Devis d'étudeSans objet
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

Citations15
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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