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Enregistrement W2772200885

The EpiPen Problem: Analyzing Unethical Drug Price Increases and the Need for Greater Government Regulation

2017· article· en· W2772200885 sur OpenAlexaboutno aff
Talal Rashid

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiquePharmaceutical Economics and Policy
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBusinessGovernment (linguistics)Public economicsDrugEconomicsPharmacologyMedicine
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In recent years, some pharmaceutical companies have started increasing the price of their existing drugs to exorbitant levels. Often, these drugs are medically necessary for patients, who are left to take on the high costs of the medicine. One recent example is Mylan, who raised the price of the EpiPen by four hundred percent, solely for the profit of its own company and to the detriment of consumers who rely on the EpiPen. Similar patterns of drug price increases have occurred in the past and will likely happen again in the future. This Comment will seek to identify the common elements of this pattern of increasing drug prices by looking at the behavior of corporations like Mylan and the way they operate, and it will assess current approaches to resolving this issue by looking at the roles of Congress, the Food and Drug Administration (FDA), and the Federal Trade Commission (FTC). The area of concern—apart from the way patients suffer from drug price increases—is that even after these companies are subjected to Congressional hearings to address their increasing drug prices, receive hefty fines from the FTC, experience bad press, and draw criticism about the issue of increasing drug prices, little change is made to resolve this problem. At the same time, industrialized nations around the world do not face the issue of increasing drug prices to the extent seen in the United States. Three countries—Canada, Switzerland, and France—have protected their citizens by structuring their healthcare system in a way that gives pharmaceutical companies little room to raise drug prices to high levels. These countries utilize approaches such as implementing a price ceiling, negotiating with pharmaceutical companies by looking at a drug’s therapeutic value, and setting a reassessment standard to periodically check on pharmaceutical companies. To this end, this Comment will look at these approaches in more detail and will analyze how they can be applied to the United States’ own healthcare system in a way that would prevent pharmaceutical companies from raising the prices of their drugs to unethical levels and, ultimately, lower the cost of prescription drugs

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,028
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,130
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,033
Score d'incertitude au seuil0,147

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0280,130
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0060,011
Études des sciences et des technologies0,0060,021
Communication savante0,0110,018
Science ouverte0,0030,005
Intégrité de la recherche0,0100,014
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,000

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 Opus0,047
Tête enseignante GPT0,280
Écart entre enseignants0,233 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2017
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Résumé présentoui

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