Responding to the Pandemic of Falsified Medicines
Notice bibliographique
Résumé
Over the past decade, the number of countries reporting falsified (fake, spurious/falsely labeled/counterfeit) medicines and the types and quantities of fraudulent drugs being distributed have increased greatly.The obstacles in combating falsified pharmaceuticals include 1) lack of consensus on definitions, 2) paucity of reliable and scalable technology to detect fakes before they reach patients, 3) poor global and national leadership and accountability systems for combating this scourge, and 4) deficient manufacturing and regulatory challenges, especially in China and India where fake products often originate.The major needs to improve the quality of the world's medicines fall into three main areas: 1) research to develop and compare accurate and affordable tools to identify high-quality drugs at all levels of distribution; 2) an international convention and national legislation to facilitate production and utilization of high-quality drugs and protect all countries from the criminal and the negligent who make, distribute, and sell life-threatening products; and 3) a highly qualified, well-supported international science and public health organization that will establish standards, drug-quality surveillance, and training programs like the U.S. Food and Drug Administration.Such leadership would give authoritative guidance for countries in cooperation with national medical regulatory agencies, pharmaceutical companies, and international agencies, all of which have an urgent interest and investment in ensuring that patients throughout the world have access to good quality medicines.The organization would also advocate strongly for including targets for achieving good quality medicines in the United Nations Millennium Development Goals and Sustainable Development Goals.THE PROBLEM Malaria is a devastating illness, particularly to young children and pregnant women in tropical countries.A recent review reported that the active pharmaceutical ingredient (API) was absent in over one-third of close to 4,000 antimalarial drug samples tested from pharmacies in seven southeast Asian and 21 sub-Saharan African countries 1 ; over 40% of the alleged artemisinin-containing drugs were falsified, outright fakes.A wide variety of falsified brand name and generic medicines and even falsified raw ingredients for several essentialIn order to provide our readers with timely access to new content, papers accepted by the American Journal of
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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 | 0,030 | 0,069 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,010 |
| Communication savante | 0,011 | 0,018 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,021 | 0,019 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,022 | 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 ».