The cost of entry: An analysis of pharmaceutical registration fees in low-, middle-, and high-income countries
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Advances in pharmaceuticals offer improved health outcomes for a wide range of illnesses, yet medicines are often inaccessible for many patients worldwide. One potential barrier to making medicines available to all is the cost of product registration, the fees for regulatory review and licensing for the sale of medicines beyond the cost of clinical trials, if needed. METHODS AND FINDINGS: We performed a cross-sectional analysis of pharmaceutical registration fees in low-, middle-, and high-income countries. We collected data on market authorization fees for new chemical entities and for generic drugs in 95 countries. We calculated measures of registration fee size relative to population, gross domestic product (GDP), and total health spending in each country. Each of the 95 countries had a fee for registering new chemical entities. On average, the ratio of registration fees to GDP was highest in Europe and North America and lowest in South and Central America. Across individual countries, the level of registration fees was positively correlated with GDP and total health spending, with relatively few outliers. DISCUSSION: We find that, generally speaking, the regulatory fees charged by medicines regulatory authorities are roughly proportional to the market size in their jurisdictions. The data therefore do not support the hypothesis that regulatory fees are a barrier to market entry in most countries.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».