MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4403940449 · doi:10.1001/jama.2024.17688

Differences in Drug Shortages in the US and Canada

2024· article· en· W4403940449 sur OpenAlexaffabout
Mina Tadrous, Katherine Callaway Kim, Inmaculada Hernandez, Scott D. Rothenberger, Joshua W. Devine, Tina Batra Hershey, Lisa M. Maillart, Walid F. Gellad, Katie J. Suda

Notice bibliographique

RevueJAMA · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiquePharmaceutical Economics and Policy
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesAgency for Healthcare Research and Quality
Mots-clésMedicineEconomic shortagePandemicDrugCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Public healthEnvironmental healthPharmacologyNursingDiseaseInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Importance: Drug shortages are a persistent public health issue that increased during the COVID-19 pandemic. Both the US and Canada follow similar regulatory standards and require reporting of drug-related supply chain issues that may result in shortages. However, it is unknown what proportion are associated with meaningful shortages (defined by a significant decrease in drug supply) and whether differences exist between Canada and the US. Objective: To compare how frequently reports of drug-related supply chain issues in the US vs Canada were associated with drug shortages. Design, Setting, and Participants: Longitudinal cross-sectional study conducted from January 2023 to March 2024 using drug-related reports of supply chain issues from 2017 to 2021 that were less than 180 days apart in Canada and the US. Shortages were assessed using data from the IQVIA Multinational Integrated Data Analysis database, comprising 89% of US and 100% of Canadian drug purchases. Exposure: Country (Canada vs US), timing of report issuance (before vs after the COVID-19 pandemic), and characteristics of the supply chain prior to the reports of drug-related supply chain issues (including World Health Organization essential medicine status, Health Canada tier 3 medicine [moderate risk classification], whether there was sole-source manufacturing of the drug, the formulation, the price per unit, ≥20 years since drug approval, and the number of therapeutic alternatives). Main Outcomes and Measures: A drug shortage (a decrease of ≥33% in monthly purchased standardized drug units) within 12 months, relative to the average units purchased during the 6 months prior to the report of supply chain issues to a US or Canadian reporting system. Results: Among the 104 drug-related reports of supply chain issues in both countries, 49.0% (95% CI, 39.3%-59.7%) were associated with drug shortages in the US vs 34.0% (95% CI, 25.0%-45.0%) in Canada (adjusted hazard ratio [HR], 0.53 [95% CI, 0.36-0.79]). The lower risk of drug shortages in Canada vs the US was consistent before the COVID-19 pandemic (adjusted HR, 0.47 [95% CI, 0.30-0.75]) and after the pandemic (adjusted HR, 0.31 [95% CI, 0.15-0.66]). After combining reports of supply chain issues in both countries, the shortage risk was double for sole-sourced drugs (adjusted HR, 2.58 [95% CI, 1.57-4.24]) and nearly half for Canadian tier 3 medicines (moderate risk) (adjusted HR, 0.56 [95% CI, 0.32-0.98]). Conclusions and Relevance: Drug-related reports of supply chain issues were 40% less likely to result in meaningful drug shortages in Canada compared with the US. These findings highlight the need for international cooperation between countries to curb the effects of drug shortages and improve resiliency of the supply chain for drugs.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,364
Score d'incertitude au seuil0,463

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,038
Tête enseignante GPT0,257
Écart entre enseignants0,219 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations22
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJAMAMême sujetPharmaceutical Economics and PolicyTravaux en français237 207