Electronic data sources for drug utilization research and healthcare decision-making in Mexico
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Understanding drug utilization is essential for informed decision-making in national healthcare and for enabling comparisons across countries. In Mexico, the limited research in this field may be attributed to the lack of awareness and accessibility of existing data sources. Addressing this gap requires a comprehensive inventory of data sources for Drug Utilization Research (DUR). The purpose of this study was to develop an inventory of electronic data sources available in Mexico for DUR, outlining their characteristics, strengths, and limitations. METHODS: From 2019 to 2024, specialists in pharmacoepidemiology and healthcare systems research conducted online searches for DUR data sources, including official websites of the Mexican government and public health institutions. A literature review was also performed for country-specific data sources in articles published between 2000 and 2023. Data sources were independently searched, screened, and selected by independent reviewers, with disagreements resolved through consensus. A descriptive analysis of selected databases was conducted, focusing on accessibility, geographical coverage, data aggregation level, health sector type, data source type, and setting. RESULTS: The analysis included twenty data sources, of which only four were publicly available. These databases offer insights into various aspects of drug utilization, primarily owned by social security institutions (twelve). Only four contain data from the private healthcare sector. Regarding data source type, five focused on procurement, twelve on prescription, two on pharmacovigilance, and one on drug disposal. CONCLUSIONS: Mexico faces notable challenges in accessible data for DUR especially in non-social security institutions and the private sector. This study underscores the urgent need to improve healthcare data accessibility and research in Mexico, to drive evidence-informed decision-making regarding medicines utilization.
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 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 | 0,044 | 0,138 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,052 | 0,061 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,001 |
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 ».