Availability, Affordability, and Variations in Price of GI Cancer Medicines in Nepal
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Access to cancer medicines is a function of both availability and affordability. In Nepal, where patients are responsible for procuring and purchasing treatments out of pocket, access is limited by both unavailability of medicines and unaffordability of available medicines. This study aimed to examine the availability, affordability, and price variation of GI cancer medicines in Nepal's public cancer hospitals. METHODS: A cross-sectional survey was conducted among four public cancer hospitals across Nepal between October 2022 and January 2023. Availability, affordability, and price variations of 26 therapeutic regimens for gastroesophageal, colorectal, hepatobiliary, and pancreatic cancers were examined. The maximum and minimum monthly retail prices of each individual available medicine and regimen were compared, and interhospital and intrahospital differences in price were calculated. Affordability was assessed by comparing monthly treatment costs with the monthly national per capita gross domestic product (GDP). RESULTS: Fourteen of 26 (53.8%) regimens were available in at least one hospital, whereas nine (34.6%) were available in all four public cancer hospitals. We discovered differences as high as 422% in capecitabine pricing within the same hospital, and differences in irinotecan pricing of 997% across hospitals. With the exception of capecitabine monotherapy, and fluorouracil plus cisplatin, all of the remaining available GI cancer treatments have monthly prices that exceed the monthly per capita GDP of Nepal. CONCLUSION: GI cancer drug access in Nepal is limited by low availability and significant price variation. Intrahospital and interhospital price disparities may influence patients to seek out different prices across institutions to avoid financial toxicity, adding logistical burden. Price regulation, transparency, and local manufacturing are needed to improve equitable access to cancer medicines.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».