The politics of the EU pharmaceutical industry
Notice bibliographique
Résumé
"This thoughtful and comprehensive book represents the best work I have seen on the current situation concerning medication policies in the EU. It is not just that this is a very up-to-date compendium of facts and data across a wide variety of domains that impact on pharmaceutical regulation. The book is also strong on analysis of those facts as well."Jerry Avorn, Harvard Medical School. "This book offers a comprehensive examination of approaches to manage pharmaceutical expenditures in Europe. It is a must-read for those who seek to understand and navigate the changing regulatory environment for medicines in the European Union."Bernie O'Brien, McMaster University, Canada. The rising cost of pharmaceutical expenditures in many European countries is of concern to governments required to make effective use of health care budgets. Taking a broad perspective that encompasses institutional, political and supranational aspects of pharmaceutical regulation, this book examines approaches used to manage pharmaceutical expenditure across Europe and what impact these strategies have had on efficiency, quality, equity and cost of pharmaceutical care.Regulating Pharmaceuticals in Europe is an important book for students of health policy, regulation and management, and for health managers and policy makers.The editors:Elias Mossialos is Brian Abel-Smith Professor of Health Policy at the London School of Economics and Political Science and a Research Director of the European Observatory on Health Systems and Policies.Monique Mrazek is a Health Economist (Europe and Central Asia region) for the World Bank and formerly a Research Officer in Health Economics for the European Observatory on Health Systems and Policies.Tom Walley is Professor of Clinical Pharmacology at the University of Liverpool and Director of the UK National Health Technology Assessment Programme.Contributors: Julia Abelson, Christa Altenstetter, Vittorio Bertele’, Christine Bond, Marcel L. Bouvy, Colin Bradley, Steve Chapman, Anna Dixon, Michael Drummond, Pierre Durieux, Edzard Ernst, Armin Fidler, Eric Fortess, Richard Frank, Silvio Garattini, Leigh Hancher, Ebba Holme Hansen, Steve Hudson, Kees de Jonchere, Panos Kanavos, Sjoerd Kooiker, Jean-Marc Leder, Graham Lewis, Donald W. Light, Alistair McGuire, Elias Mossialos, Monique Mrazek, Maria Pia Orru', Govin Permanand, Guenka Petrova, Munir Pirmohamed, Dennis Ross-Degnan, Frans Rutten, Steven Soummerai, David Taylor, Sarah Thomson, Tom Walley.
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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 | 0,005 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,006 |
| Communication savante | 0,015 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,002 |
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 ».