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Enregistrement W4407694825 · doi:10.1136/bmjgh-2024-017788

Public patient forwarding to private pharmacies: an analysis of data linking patients, facilities and pharmacies in the state of Odisha, India

2025· article· en· W4407694825 sur OpenAlexaff
Annie Haakenstad, Anuska Kalita, Bijetri Bose, Arpita Chakraborty, Kirti Gupta, Sian Hsiang‐Te Tsuei, Liana Woskie, Winnie Yip

Notice bibliographique

RevueBMJ Global Health · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiquePharmaceutical Economics and Policy
Établissements canadiensSimon Fraser UniversityUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesTata TrustsBill and Melinda Gates Foundation
Mots-clésPharmacyPrivate sectorBusinessMedicineFamily medicinePublic healthHospital pharmacyFinanceEnvironmental healthEconomic growthNursingEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: In India, public sector patients purchase drugs from private pharmacies instead of obtaining them for free from public pharmacies-a phenomenon we call public patient forwarding to private pharmacies. This behaviour results in substantial financial hardship. We examine whether low public drug stocks, patient preferences for private drugs or the presence of private pharmacies nearby explain this behaviour. METHODS: We collected cross-sectional data from 7567 households, 523 health facilities and 1036 private pharmacies in Odisha, India. We linked 917 outpatient visits to facilities based on patient reports and linked public facilities to the nearest private pharmacy using Global Positioning System coordinates. We used ordinary least squares regression to assess whether the behaviour of facilities and patients was associated with drug stocks and pharmacy proximity, and whether patient satisfaction was associated with private drug purchases. RESULTS: Among public patients prescribed drugs, more than 70% purchased private drugs. In hospitals, for each 10% increase in drug stocks, 4.8% fewer patients purchased private drugs (p=0.047). In primary facilities, the same share of patients purchased private drugs across stock levels. Regardless of facility level, when more than 75% of drugs were in stock, 60% or more of patients still obtained drugs from the private sector. Patients were more likely to purchase private drugs when private pharmacies were near public facilities, but were not more satisfied with their visit when they obtained private drugs. CONCLUSION: The results suggest that private pharmacies are both secondary and complementary suppliers of drugs for hospitals, but may act more like substitutes for primary facilities, consistent with evidence that private pharmacies provide advice and other services akin to primary care in Odisha. Improving public facility drug stocks alone is unlikely to fully address drug-driven financial hardship in India. Provider prescribing practices should be investigated to identify additional policy options.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
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 enseignants0,140
Score d'incertitude au seuil0,278

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,007
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,164
Tête enseignante GPT0,414
Écart entre enseignants0,250 · 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

Citations4
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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