Acesso a medicamentos, o Sistema Único de Saúde e as injustiças interseccionais
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To estimate the prevalence of general and public access to prescription drugs in the Brazilian population aged 15 or older in 2019, and to identify inequities in access, according to intersections of gender, color/race, socioeconomic level, and territory. METHODS: We analyzed data from the 2019 National Health Survey with respondents aged 15 years or older who had been prescribed a medication in a healthcare service in the two weeks prior to the interview (n = 19,819). The outcome variable was access to medicines, subdivided into general access (public, private and mixed), public access (via the Unified Health System - SUS) for those treated by the SUS, and public access (via the SUS) for those not treated by the SUS. The study's independent variables were used to represent axes of marginalization: gender, color/race, socioeconomic level, and territory. The prevalence of general and public access in the different groups analyzed was calculated and the association of the outcomes with the aforementioned axes was estimated with odds ratios (OR) using logistic regression models. RESULTS: There was a high prevalence of general access (84.9%), when all sources of access were considered, favoring more privileged segments of the population, such as men, white, and those of high socioeconomic status. When only the medicines prescribed in the SUS were considered, there was a low prevalence (30.4% access) that otherwise benefited marginalized population segments, such as women, black, and people from low socioeconomic backgrounds. CONCLUSIONS: Access to medicines through the SUS proves to be an instrument for combating intersectional inequities, lending credence to the idea that the SUS is an efficient public policy for promoting social justice.
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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 | 0,002 | 0,011 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».