Regulatory uncertainties in the pharmaceutical sector: Perceptions among Nigerian pharmacists and policy implications for decision making
Notice bibliographique
Résumé
Regulatory uncertainty (RU) is a component of general environmental uncertainties. Perceived regulatory uncertainties by Nigerian Pharmacists and policy implications were assessed using a questionnaire of 13-item inventory, self-administered to pharmacists in a captive situation during the Annual National Conference of the Pharmaceutical Society of Nigeria in November 2014. Participants were given the context of RU to avoid ambiguity and improve the quality of response. Six items addressed pharmacists’ knowledge of impact of regulatory uncertainties in pharmacy practice; three addressed social regulation and policy issues in the pharmaceutical sector, three dealt with perceived policy implications, while one item was on demographic characteristics. Descriptive statistics was used to analyze the results. A total of 507 pharmacists comprising: 42 (8.28%), 316 (62.33%), 37 (7.30%), 86 (16.96%) and 26 (5.13%) pharmacists in the industry, community, government (technocrats), hospital and academia respectively, completed the questionnaires. Vast majority (98%, 92% respectively) indicated that inadequate legislative control would increase business risk and that RU within professional body could cause varied enforcement decisions. A total of 95% were aware of the involvement of other stakeholders in pharmacy practice. Majority (73%) indicated correctly that an increase in RU would cause a decrease in predictability of law enforcement as well as a negative effect on the stimulation of investment in the pharmaceutical sector. Also a high majority recognized the role of politics on the outcomes in pharmaceutical sector. A high percentage (92.5%) recognized that collaborative approach to policy making, and implementation would reduce acrimony and cost of social regulation, and increase the benefits of essential products. Some responses did not reflect in-depth understanding of the influence of RU on investment decisions and policy implications in Nigeria. These prompt the need to educate pharmacists on regulatory issues, the adaptation of policy options, market dynamics, and their stake in the complex pharmaceutical sector to enable them achieve greater control on the management of uncertainty. Structures, systems and strategies should be matched with political and financial resources, and policy guidelines to achieve laudable health outcomes. Models of relationships for achieving best regulatory practices are presented.
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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 | 0,004 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».