Increasing transparency and accountability in national pharmaceutical systems
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
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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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle