Policy to encourage the development of antimicrobials
Notice bibliographique
Résumé
Purpose Antimicrobial resistance is a public health threat even in countries exercising aggressive antimicrobial stewardship. A market failure is also causing lackluster innovation in antimicrobial medicines development. At the heart of the issue are antimicrobial stewardship guidelines that, rightfully, reserve innovative antimicrobials for emergency situations that arise due to multidrug-resistant organisms. This suppresses revenues and research and development (R&D) investment incentives of manufacturers. The public policy makers and researchers have taken aim at the problem. The researchers have published strategies to encourage the production of innovative antimicrobials, while policy makers have taken legislative steps to address the issue. Most notably, the USA enacted the Generating Antibiotic Incentives Now (GAIN) act in 2012 and the EU created a commission to formally study possible policy solutions. The paper aims to discuss these issues. Design/methodology/approach In this paper, the authors describe incentives that drive pharmaceutical R&D and review the impact of a number of R&D stimulus policies in other pharmaceutical markets. The authors also discuss which policy levers are useful to boost R&D of new antimicrobials. Findings The authors find that a policy focused on extending intellectual property rights, as implemented in the GAIN act, are unlikely to be impactful. Instead, the authors see a need for the revision of the procurement policy to move away from paying per prescription and toward licenses and advanced market commitment models. Further, the authors note that the importance of steadfast public investment in basic biomedical research as it has been repeatedly shown to boost innovation. Originality/value The authors hope that the work can support the refinement of the GAIN act and the EU efforts.
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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 | 0,001 | 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 ».