Assessing 15 Proposals for Promoting Innovation and Access to Medicines Globally
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: There is widespread recognition that the existing global systems for innovation and access to medicines need reform. Billions of people do not have access to the medicines they need, and market failures prevent new drugs from being developed for diseases that primarily affect the global poor. The World Health Organization's Consultative Expert Working Group on Research and Development: Financing and Coordination (CEWG) analyzed numerous proposals for reform. The aim of this article is to build on these previous inquiries. METHODS: We conducted a structured analysis that grouped proposals into five broad opportunities for global policy reform to help researchers and decision makers to meaningfully evaluate each proposal in comparison with similar proposals. Proposals were also analyzed along three important dimensions-potential health impact, financial implications, and political feasibility-further facilitating the comparison and application of this information. FINDINGS: Upon analysis, no one solution was deemed a panacea, as many (often competing) considerations need to be taken into account. However, some proposals, particularly product development partnership and prizes, appeared more promising and feasible at this time and deserve further attention. CONCLUSION: More research is needed into the effectiveness of these mechanisms and their transferability across jurisdictions.
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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 | 0,130 | 0,186 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,010 |
| Communication savante | 0,030 | 0,024 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,028 |
| Intégrité de la recherche | 0,023 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,064 | 0,007 |
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 ».