R&D Implementation in a Department of Laboratory Medicine and Pathology: A Systematic Review Based on Pharmaceutical Companies
Notice bibliographique
Résumé
A systematic literature review on pharmaceutical companies may be a tool for guiding some procedures of R&D implementation in a department of Laboratory Medicine and Pathology. The use of pharmaceutical companies for this specific analysis arises from less variability of standards than healthcare facilities. In this qualitative and quantitative analysis, we focused on three useful areas of implementation, including R&D productivity, commercialization strategies, and expenditures determinants of pharmaceutical companies. Studies and reports of online databases from 1965 to 2014 were reviewed according to specific search terms. Initially, 218 articles and reports were found and examined, but only 91 were considered appropriate and used for further analysis. We identified some suggested implementation strategies relevant for marketing to enhance companies' own R&D strategies; such as reliability of companies on "sourcing-in" R&D facilities and "think-tank" events. Regardless of the study and of the country, cash flow and profitability always positively influenced R&D expenditure, while sales and firm size did not. We consider that handling R&D determinants should require caution. It seems critical that implementation of R&D systems is directly related with productivity, if it reflects dual embodiment of efficiency and effectiveness. Scrutinizing the determinants of R&D expenditures emphasizes significant factors that are worth to highlight when planning an R&D investment strategy. Although there is no receipt fitting every situation, we think that health care plan makers may find relevant data in this systematic review in creating an initial implementation framework.
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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 | 0,023 | 0,101 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,020 | 0,025 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 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 ».