P1-9 The health impact fund-meeting the challenge of health impact assessment
Notice bibliographique
Résumé
Introduction The Health Impact Fund (HIF) is a publicly funded international agency proposed to enable pharmaceutical innovators to register a product for health impact rewards in exchange for selling it worldwide at cost. Supplementing the current patent regime, the HIF would improve incentives to research diseases concentrated among the poor. A workable HIF presupposes a consistent, predictable, and contractible method of health impact assessment. Methods We reviewed the literature using search terms,“health impact assessment tools” and an exploratory workshop for all stakeholders was held at the National Institute for Health and Clinical Excellence in April 2010. Results Although there are many challenges with the nature of current epidemiological data and their application to global health, there is scope for improvement and the HIF may help to trigger and sustain such enhancements. Moreover, the HIF would use much more information than the present system. The following steps in health impact assessment need to occur for each registered product: defining subgroups, establishing baseline treatments, defining incremental health impact by subgroup, measuring the numbers of patients treated in each subgroup, and a process of appeal. Conclusion Health impact assessment is a new science, and complexities involved in assessing new drugs in the global context are formidable. However, initial models suggest that the HIF could significantly change the focus of drug innovation. Only pilot studies will properly test the HIF's underlying principles and uncover the practical challenges which will determine its implementation and effectiveness. The creation of the HIF could bring great advances in epidemiological data collection and its application.
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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 | 0,097 | 0,221 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,009 |
| Communication savante | 0,018 | 0,017 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,012 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,024 | 0,004 |
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 ».