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Enregistrement W1994686939 · doi:10.1186/1744-8603-10-3

“To patent or not to patent? the case of Novartis’ cancer drug Glivec in India”

2014· article· en· W1994686939 sur OpenAlexaff
Ravinder Gabble, Jillian Clare Köhler

Notice bibliographique

RevueGlobalization and Health · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiquePharmaceutical Economics and Policy
Établissements canadiensCentre for Global Health ResearchPublic Health OntarioUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSupreme courtMedicinePatentabilityLawsuitAppealBosutinibLawGeneric drugPolitical scienceIntellectual propertyImatinibNilotinibDrugMyeloid leukemiaPatent lawPharmacology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Glivec (imatinib mesylate), produced by the pharmaceutical company Novartis, is prescribed in the case of chronic myeloid leukemia, one of the most common blood cancers in eastern countries. After more than a decade of legal battles surrounding its patentability, the Supreme Court of India gave its final decision on April 1st of 2013, rejecting the appeal of the Swiss giant drug manufacturer. In 2006, the Indian Patent Office first refused Glivec's patent under Section 3(d) of the Indian Patent Act arguing that it was only a modified version of an existing drug, Imatinib, and therefore that the drug was not innovative. Novartis replied filing legal challenges against the Indian government but the final verdict in April of 2013 ends the battle. Indeed, the Supreme Court stated that even if the bioavailability of the drug was improved, it did not demonstrate enhanced efficacy and that Glivec was not patentable. METHODS: The research primarily focused on journal, newspaper and magazine articles relevant to the time frame of the lawsuit (from 1994 to 2013) as well as news searches through Google, Factiva, ProQuest, PubMed, and YouTube where press articles from court verdicts were obtained by using the following keywords: "India", "Novartis", "Glivec", "Patent", "Novartis Case", and "Supreme Court of India". The data sources were interpreted and analyzed according to the authors' own prior knowledge and understanding of the exigencies of the TRIPS Agreement. RESULTS: This case illuminates how India is interpreting international law to fit domestic public health needs. CONCLUSIONS: The Novartis case arguably sets an important precedent for the global pharmaceutical industry and ideally will help improve access to lifesaving medicines in the developing world by demanding that patient health needs supersede commercial interests. The Supreme Court of India's decision may affect the interpretation of the article of the TRIPS Agreement, which states members shall be free to determine the appropriate method of implementing the provisions of this Agreement within their own legal system and practice.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,028
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,030
Score d'incertitude au seuil0,060

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,028
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0090,017
Études des sciences et des technologies0,0060,006
Communication savante0,0090,004
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,158
Tête enseignante GPT0,367
Écart entre enseignants0,210 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
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

Citations58
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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