A Comparative Study on Different Pharmaceutical Industries and Proposing a Model for the Context of Iran.
Notice bibliographique
Résumé
Medication is known as the main and the most effective factor in improving public health. On the other hand, having a strong and effective pharmaceutical industry will, to a very large extent, guarantee people's health. Therefore, this study was prospected to review the different pharmaceutical industries around the world and propose a model for the context of Iran. This is a qualitative as well as a comparative study which was carried out in 2015. At the first stage, using the World Bank website, countries were divided into four groups of low-income, lower-middle-income, upper-middle-income, and high-income economies. Then, four countries of Afghanistan, India, Brazil, and Canada were chosen from these four groups, respectively. Secondly, data gathered from these countries were given to two 12-member expert panels. Finally, using the articles and the results of expert panel groups, useful and effective policies were extracted for the growth and development of Iran's pharmaceutical industry. Findings of the study indicated that the following seven items are the essential policies for the context of Iran: establishment of high academic centers as well as research institutes, using weak patent law, supporting research and development centers at universities and pharmaceutical companies, backing national pharmaceutical companies up, implementing generic rules, gradual economic liberalization, and membership in world trade organization. Since, pharmaceutical industry is an effective and inseparable part of every health system, proper and evidence-based policies should be taken into account in order to develop this industry and, ultimately, meet the public needs.
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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 | 0,000 | 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 ».