Increasing transparency and accountability in national pharmaceutical systems
Notice bibliographique
Résumé
Access to safe, effective, good-quality medicines can be compromised by poor pharmaceutical system governance. This system is particularly vulnerable to inefficiencies and to losses from corruption, because it involves a complex mix of actors with diverse responsibilities. A high level of transparency and accountability is critical for minimizing opportunities for fraud and leakage. In the past decade, the Good Governance for Medicines programme and the Medicines Transparency Alliance focused on improving accountability in the pharmaceutical system and on reducing its vulnerability to corruption by increasing transparency and encouraging participation by a range of stakeholders. Experience with these two programmes revealed that stakeholders interpreted transparency and accountability in a range of different ways. Moreover, programme implementation and progress assessments were complicated by a lack of clarity about what information should be disclosed by governments and about how greater transparency can strengthen accountability for access to medicines. This article provides a conceptual understanding of how transparency can facilitate accountability for better access to medicines. We identified three categories of information as prerequisites for accountability: (i) standards and commitments; (ii) decisions and results; and (iii) consequences and responsive actions. Examples are provided for each. Conceptual clarity and practical examples of the information needed to ensure accountability can help policy-makers identify the actions required to increase transparency and accountability in their pharmaceutical systems. We also discuss factors that can hinder or facilitate the use of information to hold to account those responsible for improving access to medicines.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,039 | 0,085 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,014 |
| Communication savante | 0,015 | 0,016 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».