Lessons learned in shaping vaccine markets in low-income countries: a review of the vaccine market segment supported by the GAVI Alliance
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: The Global Alliance for Vaccines and Immunization (GAVI) anticipated that growing demand for new vaccines could sufficiently impact the vaccines market to allow low-income countries (LICs) to self-finance new vaccines. But the time required to lower vaccine prices was underestimated and the amount that prices would decline overestimated. To better understand how prices in the LIC vaccine market can be impacted, the vaccine market was retrospectively examined. DESIGN: GAVI archives and the published literature on the vaccine markets in LICs were reviewed for the purpose of identifying GAVI's early assumptions for the evolution of vaccine prices, and contrasting these retrospectively with actual outcomes. RESULTS: The prices in Phases I and II of GAVI-supported vaccines failed to decline to a desirable level within a projected 5-year timeframe. GAVI-eligible countries were unable to sustain newly introduced vaccines without prolonged donor support. Two key lessons can be applied to future vaccine market-shaping strategies: (1) accurate demand forecasting together with committed donor funding can increase supply to the LIC vaccines market, but even greater strides can be made to increase the certainty of purchase; and (2) the expected time to lower prices took much longer than 5 years; market competition is inherently linked to the development time for new vaccines--a minimum of 5-10 or more years. Other factors that can lower vaccine prices include: large-scale production or alternate financing mechanisms that can hasten vaccine price maturation. CONCLUSIONS: The impacts of competition on vaccine prices in the LIC new-vaccines market occurred after almost 10 years. The time for research and development, acquisition of technological know-how and to scale production must be accounted for to more accurately predict significant declines on vaccine prices. Alternate financing mechanisms and the use of purchase agreements should also be considered for lowering prices when planning new vaccine introductions.
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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 | 0,007 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».