Health care without medicine: the impact of war on Sudan’s pharmaceutical manufacturing and supply
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Armed conflict in Sudan since April 2023 has led to the widespread disruption of health care services, the destruction of public and private health care infrastructure nationwide, and the targeting of health care personnel. This study examines the impact of the conflict on a less publicized sector of Sudan's health system: the national pharmaceutical manufacturing and supply chain. METHODS: Research interviews were conducted with representatives of 4 companies engaged in pharmaceutical manufacturing and/or supply in Sudan, in addition to a review of primary information from medical regulators and industry associations. Based on these interviews, 3 case studies are presented; insights from the fourth interview inform the study overall. RESULTS: All 4 companies reported significant impacts on their operations, as well as on other companies in the pharmaceutical sector. Domestic pharmaceutical manufacturing has effectively come to a halt, leading to the non-availability of certain drugs in parts of the country. Manufacturers have shifted course to focus on imports, but heavy losses of domestically stored inventory and an inability to distribute medicines to large parts of the country have had a significant impact on pharmaceutical supply to retail pharmacies, public and private sector health facilities, and the National Medical Supplies Fund (NMSF). CONCLUSIONS: Sudan's pharmaceutical manufacturing industry has been devasted. Although less visible than hospitals and medical personnel, the effects on the pharmaceutical sector are consequential for Sudan's health sector, particularly for chronic conditions.
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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 | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,004 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 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 ».