Bridging the gap? Local production of medicines on the national essential medicine lists of Kenya, Tanzania and Uganda
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Essential medicines (EMs) are those that satisfy the basic healthcare needs of the population. However, access to EMs remains a global health challenge. The World Health Organization (WHO) and the East African Community (EAC) manufacturing plan 2017-2027 support local production of EMs as a strategy to improve access to medicines. The aim of this study was to determine for each therapeutic class on the national essential medicine lists (NEMLs) of Kenya, Tanzania and Uganda, the number of EMs produced in each country. METHODS: In 2018, we analysed NEMLs and national drug registers (NDRs) in each country to identify local manufacturers and local products by EM status. For each local manufacturer we determined the number of EM products and individual EMs, and analysed EMs in each therapeutic class by registration status and whether produced locally. RESULTS: There were nine companies manufacturing locally in Kenya, four in Tanzania and six in Uganda. Most local medicine products were non-EM products. Of the 946 locally produced products in Kenya, 310 were EM products; of the 97 locally produced products in Tanzania, 39 were EM products; and of the 181 locally produced products in Uganda, 100 were EM products. Many local EM products were duplicate. Only a small proportion of EMs on each NEML were produced locally: 21% (92/430) in Kenya, 5% (24/510) in Tanzania, and 10% (55/526) in Uganda. Kenya, Tanzania and Uganda had no local EM products in 13/32, 17/28 and 15/32 therapeutic classes, respectively. The proportion of EMs that were registered varied across the countries from 327 (76%) in Kenya, 269 (53%) in Tanzania, and 319 (60%) in Uganda. CONCLUSIONS: This study highlights the importance of auditing NDRs and NEMLs for local production to inform regional and national local manufacturing strategies. EMs should be prioritized for local production and drug registration to ensure that production is aligned with local health needs.
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 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 | 0,005 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».