The health and economic effects of counterfeit drugs.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Counterfeit drugs comprise an increasing percentage of the US drug market and even a larger percentage in less developed countries. Counterfeit drugs involve both lifesaving and lifestyle drugs. OBJECTIVE: To review the health and economic consequences of counterfeit drugs on the US public and on the healthcare system as a whole. METHOD: This comprehensive review of the literature encompassed a search of MEDLINE/PubMed, Google Scholar, and ProQuest using the keywords "counterfeit drugs," "counterfeit medicines," "fake drugs," and "fake medicines." A search of the various FiercePharma daily newsletter series on the healthcare market was also conducted. In addition, the US Food and Drug Administration and the World Health Organization websites were reviewed for additional information. DISCUSSION: The issue of counterfeit drugs has been growing in importance in the United States, with the supply of these counterfeit drugs coming from all over the world. Innovation is important to economic growth and US competitiveness in the global marketplace, and intellectual property protections provide the ability for society to prosper from innovation. Especially important in terms of innovation in healthcare are the pharmaceutical and biopharmaceutical industries. In addition to taking income from consumers and drug companies, counterfeit drugs also pose health hazards to patients, including death. The case of bevacizumab (Avastin) is presented as one recent example. Internet pharmacies, which are often the source of counterfeit drugs, often falsely portray themselves as Canadian, to enhance their consumer acceptance. Adding to the problems are drug shortages, which facilitate access for counterfeits. A long and convoluted supply chain also facilitates counterfeits. In addition, the wholesale market involving numerous firms is a convenient target for counterfeit drugs. Trafficking in counterfeits can be extremely profitable; detection of counterfeits is difficult, and the penalties are modest. CONCLUSION: Counterfeit drugs pose a public health hazard, waste consumer income, and reduce the incentive to engage in research and development and innovation. Stronger state licensure supervision of drug suppliers would be helpful. Technological approaches, such as the Radio Frequency Identification devices, should also be considered. Finally, counterfeit drugs may raise concerns among consumers about safety and reduce patient medication adherence.
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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 | 0,002 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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 ».