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Enregistrement W4406216793 · doi:10.1080/20523211.2024.2436898

Understanding the regulatory-procurement interface for medicines in Africa via publicly available information on standards, implementation, and enforcement in five countries

2025· article· en· W4406216793 sur OpenAlexaff
Jillian C. Kohler, Mariangela Castro-Arteaga, Saher Panjwani, David Mukanga, Murray Lumpkin, Bonface Fundafunda, Anthony B. Kapeta, Chimwemwe Chamdimba, Anna Wong, Kristin N. Harper, Charles Preston

Notice bibliographique

RevueJournal of Pharmaceutical Policy and Practice · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePharmaceutical Quality and Counterfeiting
Établissements canadiensWestern UniversityPublic Health OntarioUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesBill and Melinda Gates Foundation
Mots-clésProcurementEnforcementPharmacyRegulatory authorityBusinessInterface (matter)Computer scienceAccountingMedicinePublic administrationMarketingPolitical scienceFamily medicineLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,034
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,071
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,034
Score d'incertitude au seuil0,178

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0340,071
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0050,012
Études des sciences et des technologies0,0020,004
Communication savante0,0060,008
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,170
Tête enseignante GPT0,494
Écart entre enseignants0,324 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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