Consumption of antidepressants and economic austerity in Brazil
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To describe consumption of antidepressants in Brazil through dispensing data from pharmacy retail outlets, in between 2011 and 2017, and explore the relationship between consumption patterns and changing economic context during this period. METHODS: A time-series analysis of dispensing data from pharmacy retail outlets was carried out considering 10 commonly used antidepressants. DDDs/1000 inhabitants/year for each drug were calculated for each quarter. Ttime-series graphs were constructed to analyze the volumes of drugs purchasedRelationship between economic context and consumption was assessed using the following indicators: annual percent change in Gross Domestic Product (GDP), public debt (% of GDP), and annual net savings (in billions of Brazilian reais - BRL). RESULTS: Overall consumption of antidepressants increased over the study period despite a sharp fall of -3.55% in annual percent change in GDP, negative net annual savings of -53.568 BRL, and an increase in public debt exceeding 32% of the GDP during the economic crisis of 2015. CONCLUSION: Consumption of antidepressants from pharmacy retail outlets increased even within a context of economic crisis, which may be a reflection of the disease burden in Brazil. Health budget cuts due to the economic crisis may be directing users to out-of-pocket expenses, deepening social inequalities.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».