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Enregistrement W2330452927 · doi:10.1093/medlaw/fwu005

Niche Markets and Evidence Assessment in Transition: A Critical Review of Proposed Drug Reforms

2014· review· en· W2330452927 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueMedical Law Review · 2014
Typereview
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueGlobal Health Care Issues
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTransition (genetics)NicheDrugBusinessPolitical scienceEconomicsMedicinePharmacologyChemistryBiologyEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In response to rising demands and treatment costs, and the need to achieve better value for money in the face of tight fiscal constraints, both the National Health Service and the public drug reimbursement system are undergoing important reforms. Concurrently, the pharmaceutical sector itself is also alleged to be experiencing significant changes, perhaps most notably, a decline of the blockbuster model of drug development and a growing focus on niche market products. As pharmaceutical development strategies evolve and the resulting drug products become more complex, regulatory and policy responses must be able to evolve along with them. We explore how in numerous jurisdictions, including the UK, proposals for 'adaptive licensing' on the regulatory side and 'performance-based risk sharing agreements' on the funding side are shifting the focus of drug regulation and reimbursement towards more incremental access to new therapies and more post-market evidence generation. However, serious questions remain about how such reforms can be successfully implemented and whether they can balance demands for earlier access to promising new therapies with the need for robust evidence on safety, efficacy, and cost-effectiveness.

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.

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)0,023
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,481
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0230,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0080,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,128
Tête enseignante GPT0,565
Écart entre enseignants0,437 · 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