Encouraging pharmaceutical innovation to meet the needs of both developed and developing countries
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Purpose Current pharmaceutical global pricing strategies functionally exclude developing countries from the market for drugs to treat many diseases. The purpose of this paper is to evaluate some of the proposed patent reward models to determine their feasibility in the current environment. Design/methodology/approach A review of a variety of proposals including special financing or tax arrangements, public‐private partnerships, and government‐funded patent purchases are briefly reviewed. A more in‐depth examination of the recently proposed health impact fund (HIF) is undertaken. Findings In brief, the HIF requires developed countries to donate to a fund that finances the release of pharmaceutical patents. The pharmaceutical companies would be reimbursed over a ten‐year period from the government donation pool based on the medicine's health impact. The expected consequence of this policy would be affordable medicines for developed and developing countries. This examination highlights deficiencies in the current HIF strategy and offers a number of suggestions mostly focused on a more balanced sharing of the inherent risks in pharmaceutical product development to improve the strategies viability. Practical implications Although among the proposed strategies, the HIF offers the most promise, the suggested changes would result in a program viewed more favourably by the pharmaceutical industry and participating countries. Originality/value Although it is recognized that pricing challenges are limiting the availability to essential medications in developing countries, current strategies often ignore many of the market dynamics for pharmaceuticals. This critique, focused on the HIF strategy, is presented in an effort to improve the likely success of the most promising of these strategies.
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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 | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 découle