Performance of a pharmaceutical services regionalization strategy policy in Minas Gerais, Brazil: Pre-post analysis from ERAF project
Notice bibliographique
Résumé
Background: In 2016, the Brazilian state of Minas Gerais (∼20 million people), implemented the ERAF policy (“Regionalization Strategy of Pharmaceutical Services”) in an effort to improve medicine procurement and distribution within primary care. We evaluated the impact of the policy on three main goals: price reductions, volume increases, and expansion of therapeutic options. Methods: We analyzed the procurement data from the Integrated System of Management of Pharmaceutical Services database in 2012 and 2018. We estimated the volume, drug mix, and expenditure indicators for all major therapeutic classes, and, in detail, for cardiovascular and nervous system drugs. We evaluated the expenditure drivers using decomposition analyses. Results: Overall, the expenditure increased by 14.5%, drug mix almost doubled, while the volume decreased by a third. Cardiovascular and neurological system drugs followed similar patterns. Decomposition analyses showed that prices and drug mix had positive effects while the volume had negative effects, resulting in an overall increase in expenditure. Conclusion: Our findings suggest that the ERAF policy cannot be considered effective as it has not fulfilled its intended purposes so far. Strategies to address the identified problems and to build a platform for a more sustainable long-lasting policy should be put in place by the government.
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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 | 0,006 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».