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Enregistrement W7119314384

Comparative analysis of pharmaceutical services models adopted in countries with universal health coverage.

2019· dissertation· pt· W7119314384 sur OpenAlexaboutno aff
Carolina Zampirolli Dias

Notice bibliographique

RevueLA Referencia (Red Federada de Repositorios Institucionales de Publicaciones Científicas) · 2019
Typedissertation
Languept
DomaineSocial Sciences
ThématiquePublic Health in Brazil
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésUniversal designEssential medicinesHealth policyWork (physics)Right to healthHealth servicesAccess to medicinesPopulationDeveloping country
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: Brazil has a universal health system with basic principles of universal and equal access to health actions and services, including Pharmaceutical Services (PS). The entire Brazilian population has the right of access to medicines, selected and standardized through a List of Essential Medicines. Nevertheless, a survey assessed PS at the national level in 2015 and found that there are still major challenges in expanding and ensuring equitable access and service structuring nearly 30 years after the establishment of the Unified Health System (in portuguese Sistema Universal de Saúde - SUS). In this context, understanding and knowing the determining factors for the difficulties still faced by SUS in access to medicines is of fundamental importance, bringing a strategic and comprehensive view of the problem. The objective of this master thesis is to analyze the way PS in Brazil is organized, in perspective with the experiences and results of other countries with Universal Health Coverage (UHC). Methods: The methodology of this work was divided into three complementary parts. First, a review of general aspects of medicines policy in selected countries for knowledge of PS models in countries with UHC. For comparison, an adaptation of the health systems analysis model to medicines policy was performed, with a critical evaluation by experts in the field. Finally, the settings of the adapted method and their results in the selected countries were compared. Results: Information was collected about PS in seven countries: Canada, Australia, Scotland, Sweden, Portugal, South Africa and Colombia. After adaptation and critical evaluation by the experts, the comparison was performed. The parameters compared were: financing, payment, organization, regulation and persuasion. Among them, the biggest difference between the model adopted in Brazil and in other countries was found in the organization. Financing comes mostly through taxes in all countries, although some adopt copayment strategy in a complementary way. Regarding payment, responsibilities are decentralized in the provinces in most countries. The provinces, in turn, hire retail pharmacies to make the general population available. Thus, the acquisition and distribution logistics of medicines end up being the responsibility of the contracted services. In Brazil, however, the responsibilities are partially decentralized in the three federated entities, which purchase and dispensation of the drugs to the population. As for regulation, all countries have an agency for regulating the effectiveness and safety of medicines. In persuasion, strategies to improve the quality of drug use are a reality in the world, although some countries have not formalized them. Conclusion: The comparative analysis of PS showed some possible ways. However, assessing a potential change in public policy is not possible without analyzing its feasibility in the current contexto of the country.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,850
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,000
Bibliométrie0,0030,006
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,002
Science ouverte0,0020,000
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,042
Tête enseignante GPT0,334
Écart entre enseignants0,293 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations0
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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