Understanding the regulatory-procurement interface for medicines in Africa via publicly available information on standards, implementation, and enforcement in five countries
Notice bibliographique
Résumé
Background: Substandard and falsified medicines in Africa are a major public health concern. Access to quality medical products in African countries is governed in large part by two major entities at the national level: the regulatory authority and the procurement agency. The importance of national regulators in ensuring quality medical products is well known. The interplay between the national regulator and the national procurement agency also has a significant impact on access to quality medicines but is less understood. This study's aim was to characterise the regulatory-procurement interface - the intersection of decision-making in these two spheres - using publicly available data from five African countries. Methods: to identify key national policies and practices around the nexus of medicines regulation and procurement. Results: Though legal and policy frameworks enabling best practices in procurement were often in place, implementation and enforcement of these practices appear to be key areas for strengthening. In addition, we documented a lack of publicly available information related to the role that quality plays in selecting medical products. Finally, none of the five countries have publicly published the results of their selection decisions with key product details, making it difficult to assess whether basic quality standards are being met. Conclusion: Based on these findings, one of the most important next steps for improving the effectiveness and transparency of national procurement is for procurement agencies to publish detailed quality selection criteria and an up-to-date list of the medical products they have purchased, with key product information. We hope these findings can help inform the conversation about implementing and enforcing best practices at the regulatory-procurement interface, with the goal of improving access to quality versions of medical products in Africa and globally.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».