In Search of the Golden Years: How Compulsory Licensing Can Lower the Price of Prescription Drugs for Millions of Senior Citizens in the United States
Notice bibliographique
Résumé
This article will show that compulsory licensing is the best remedy for the escalating cost of prescription drugs in the United States. Section II will provide a historical overview of American pharmaceutical patent law and will introduce the concept of compulsory licensing as a method to decrease the high cost of prescription drugs for senior citizens in the United States. Section III will look at the newly enacted Medicare Prescription Drug and Modernization Act, and state and local government plans to import cheaper brand-name prescription drugs from Canada. Section IV will look at the United States' international support for compulsory licensing, as seen with the signing of the Agreement on Trade Related Aspects of Intellectual Property Rights. Next, this section will show that United States case law supports the implementation of compulsory licensing when a corporation has violated antitrust laws. Finally, this section will respond to arguments that have been made against compulsory licensing. Section V will propose the creation of a tripartite health care commission that will implement compulsory licensing in the United States and will sponsor legislation that responds to the health care crisis in the United States. Additionally, this section will propose that the multinational pharmaceutical companies license patents to, and enter into outsourcing agreements with, Indian pharmaceutical companies to reduce manufacturing costs, which will eventually balance the profit-making interests of pharmaceutical companies with the health care interests of the American public. Section VI will conclude this analysis and restate the idea that America's elderly deserve better treatment from their country and that compulsory licensing and an alliance with the Indian pharmaceutical industry are effective remedies for bringing down the high costs of prescription drugs in America.
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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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,003 |
| 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 ».