Concordancia entre las listas de medicamentos esenciales y las guías para diabetes en América Latina y el Caribe
Notice bibliographique
Résumé
Objective: Conduct an analysis to determine the existence and updating of national essential medicines lists (EMLs) and clinical practice guidelines (CPGs) for the treatment of diabetes in Latin America and the Caribbean (LAC); and compare the medicines included in each country's list and guidelines both with each other and with those of the World Health Organization (WHO). Methods: Cross-sectional study. EMLs and CPGs for diabetes were found on the websites of the Pan American Health Organization and national health authorities. Medicines were noted and analyzed according to pharmacological group, based on the fourth level of nomenclature of the Anatomical Therapeutic Chemical (ATC) classification system. F1 scoring was used to assess the proximity of EMLs to the WHO Model List of Essential Medicines (MLEM). Results: Of the total number of countries, 87.2% have EMLs, and 91% have CPGs (78% and 45% updated in the last five years, respectively). Compared to the six hypoglycemic groups of the MLEM, the EMLs had a median (range) of 6 (4-13) and an F1 score of 0.80; This indicates proper alignment. CPGs had a median (range) of 12 (1-12) hypoglycemic drugs compared to eight in the WHO guidelines. CPGs had a median of 15 more drugs than their respective EMLs. Conclusions: While most LAC countries have EMLs and CPGs for diabetes, the lack of concordance among them limits their effectiveness. It is necessary to align the processes and criteria for the development of these two tools for policymaking on 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 | 0,004 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».