Regulation, approval, and access of spinal implants in low-middle-income countries: a narrative review and case study
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Spinal implants play a vital role in healthcare delivery, and regulations are necessary to ensure their quality, approval, access, and use. In this article, we examine the current state of regulation and approval procedures for medical devices in low- and middle-income countries (LMICs), emphasizing the situation in Tanzania. AREAS COVERED: We conducted a systematic literature search and interviewed a local spine implant representative to investigate the approval, availability, and access of surgical and spinal implants in LMICs, particularly in Africa. Out of the 18 included articles, six referred to African regulations, with no mention of spinal implants. Our analysis revealed that LMICs face challenges in accessing implants due to affordability, poor supply chain, and lack of expertise for their application. However, surgeons have found alternative solutions, such as using lower-cost implants from Turkish manufacturers. The Tanzania Medical Devices and Drugs Authority oversees the local regulatory and approval process for implants. EXPERT OPINION: Regulation and accessibility of spinal implants in LMICs, particularly in Africa, are limited and negatively impact patient care and best medical practice. Potential solutions include capacity building within and collaboration among regulatory organizations to improve regulatory processes and allocating financial resources to qualitative and quantitative implant access.
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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 | 0,004 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».