Pharmaceutical Lemons: Innovation and Regulation in the Drug Industry
Notice bibliographique
Résumé
Before a new drug can be marketed the Food and Drug Administration must be satisfied that it is safe and effective. According to conventional wisdom, the cost and delay involved in this process diminish the incentives to invest in the development of new drugs. Accordingly, several reforms aimed at restoring such incentives have been implemented and others have been advocated.This paper challenges the central argument in the debate on the topic, namely that drug regulation and drug innovation are necessarily at odds with each other. Although intuitively appealing, the argument that drug regulation negatively affects the incentives to innovate does not fully capture the role that regulation plays in this industry. This paper shows that the regulatory framework is not solely a burden imposed on the industry; it also provides a valuable service to the industry.Specifically, drug regulation provides certification of drug quality. Such certification, which may not be easily achieved by private market-based mechanisms, prevents the market from becoming a market for lemons. Therefore, rather than decreasing the expected returns to innovation, this aspect of regulation contributes to the value of new drugs and may actually encourage innovation. This point has largely been absent from most cost-benefit analyses of drug regulation, yet without it any discussion of the merits of regulation is incomplete.
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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) | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».