WHO Model list of essential medicines: visions for the future
Notice bibliographique
Résumé
contained 186 medicines in 1977 and has evolved to include 502 medicines in 2023. Over time, different articles criticized the methods and process for decisions; however, the list holds global relevance as a model list to over 150 national lists. Given the global use of the model list, reflecting on its future role is imperative to understand how the list should evolve and respond to the needs of Member States. In 2023, the model list Expert Committee recommended the World Health Organization (WHO) to initiate a process to revise the procedures for updating the model list and the criteria guiding decisions. Here, we offer an agenda outlining priority areas and a vision for an authoritative model list. The main areas include improving transparency and trustworthiness of the recommendations; strengthening connection to national lists; and continuing the debate on the principles that should guide the model list, in particular the role of cost and price of essential medicines. These reflections are intended to support efforts ensuring the continued impact of this policy tool.
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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 | 0,039 | 0,051 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,005 |
| Communication savante | 0,015 | 0,020 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,012 | 0,014 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,006 |
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 ».