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Enregistrement W2136015812 · doi:10.1186/1744-8603-7-9

Indian vaccine innovation: the case of Shantha Biotechnics

2011· article· en· W2136015812 sur OpenAlexaff
Justin Chakma, Hassan Masum, Kumar Perampaladas, Jennifer Heys, Peter Singer

Notice bibliographique

RevueGlobalization and Health · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueInnovation and Socioeconomic Development
Établissements canadiensCentre for Global Health ResearchUniversity of TorontoUniversity Health Network
Organismes subventionnairesBill and Melinda Gates Foundation
Mots-clésMultinational corporationVaccinationGlobalizationHealth carePublic healthHepatitis BValuation (finance)Health services researchHepatitis B vaccineMedicineBusinessEconomic growthEconomicsVirologyFinanceHepatitis B virus

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Although the World Health Organization had recommended that every child be vaccinated for Hepatitis B by the early 1980s, large multinational pharmaceutical companies held monopolies on the recombinant Hepatitis B vaccine. At a price as high as USD$23 a dose, most Indians families could not afford vaccination. Shantha Biotechnics, a pioneering Indian biotechnology company founded in 1993, saw an unmet need domestically, and developed novel processes for manufacturing Hepatitis B vaccine to reduce prices to less than $1/dose. Further expansion enabled low-cost mass vaccination globally through organizations such as UNICEF. In 2009, Shantha sold over 120 million doses of vaccines. The company was recently acquired by Sanofi-Aventis at a valuation of USD$784 million. METHODS: The case study and grounded research method was used to illustrate how the globalization of healthcare R&D is enabling private sector companies such as Shantha to address access to essential medicines. Sources including interviews, literature analysis, and on-site observations were combined to conduct a robust examination of Shantha's evolution as a major provider of vaccines for global health indications. RESULTS: Shantha's ability to become a significant global vaccine manufacturer and achieve international valuation and market success appears to have been made possible by focusing first on the local health needs of India. How Shantha achieved this balance can be understood in terms of a framework of four guiding principles. First, Shantha identified a therapeutic area (Hepatitis B) in which cost efficiencies could be achieved for reaching the poor. Second, Shantha persistently sought investments and partnerships from non-traditional and international sources including the Foreign Ministry of Oman and Pfizer. Third, Shantha focused on innovation and quality - investing in innovation from the outset yielded the crucial process innovation that allowed Shantha to make an affordable vaccine. Fourth, Shantha constructed its own cGMP facility, which established credibility for vaccine prequalification by the World Health Organization and generated interest from large pharmaceutical companies in its contract research services. These two sources of revenue allowed Shantha to continue to invest in health innovation relevant to the developing world. CONCLUSIONS: The Shantha case study underscores the important role the private sector can play in global health and access to medicines. Home-grown companies in the developing world are becoming a source of low-cost, locally relevant healthcare R&D for therapeutics such as vaccines. Such companies may be compelled by market forces to focus on products relevant to diseases endemic in their country. Sanofi-Aventis' acquisition of Shantha reveals that even large pharmaceutical companies based in the developed world have recognized the importance of meeting the health needs of the developing world. Collectively, these processes suggest an ability to tap into private sector investments for global health innovation, and illustrate the globalization of healthcare R&D to the developing world.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,894
Score d'incertitude au seuil0,274

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,052
Tête enseignante GPT0,281
Écart entre enseignants0,229 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations28
Publié2011
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