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Enregistrement W2899452072 · doi:10.2471/blt.17.206516

Increasing transparency and accountability in national pharmaceutical systems

2018· article· en· W2899452072 sur OpenAlexaff
Anne Paschke, Deirdre Dimancesco, Taryn Vian, Jillian Clare Köhler, Gilles Forte

Notice bibliographique

RevueBulletin of the World Health Organization · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueHealthcare Systems and Reforms
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesWorld Health Organization
Mots-clésAccountabilityTransparency (behavior)CLARITYCorporate governanceBusinessConceptual frameworkPublic relationsMedicinePolitical scienceComputer securityComputer scienceFinanceSociologyLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,039
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,085
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,039
Score d'incertitude au seuil0,208

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0390,085
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0050,014
Communication savante0,0150,016
Science ouverte0,0010,011
Intégrité de la recherche0,0030,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,045
Tête enseignante GPT0,301
Écart entre enseignants0,256 · 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'étudeSans objet
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

Citations60
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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