Strengthening Access to Cancer Medicines for Children in East Africa: Policy Options to Enhance Medicine Procurement, Forecasting, and Regulations
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Gaps in access to quality essential medicines remain a major impediment to effective care of children with cancer in low-and middle-income countries (LMICs). The World Health Organization reports that less than 30% of LMICs have consistent availability of childhood cancer medicines, compared to over 95% in high-income countries. This outcome is due to a number of factors, principal among them market inefficiencies that limit availability of affordable products, supply chain disruptions, inadequate data for evidence-based forecasting and procurement, and limited targeted policy and financing for childhood cancer. Information provided within this policy brief is drawn from review of literature and a mixed-methods study that analyzed determinants of cancer medicine access for children in Kenya, Tanzania, Uganda, and Rwanda. The study objectives were to prospectively track and analyze availability and cost of essential chemotherapeutic and supportive care medicines, and investigate determinants of medicine access. Three key policy options are presented to guide critical health system planning for strengthening access to cancer medicines for children: pooled procurement, evidence-based forecasting, and regional harmonization of regulatory processes. This policy brief is intended for policy-makers, clinicians, and health-system planners involved in procurement, supply chain management, policy and financing of childhood cancer medicines.
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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 | 0,010 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».