Funding Antibiotic Innovation with Vouchers: Recommendations on How to Strengthen a Flawed Incentive Policy
Notice bibliographique
Résumé
A serious need to spur antibiotic innovation has arisen because of the lack of antibiotics to combat certain conditions and the overuse of other antibiotics leading to greater antibiotic resistance. In response to this need, proposals have been made to Congress to fund antibiotic research through a voucher program for new antibiotics, which would delay generic entry for any drug, even potential blockbuster lifesaving generics. We find this proposal to be inefficient, in part because of the mismatch between the private value of the voucher and the public value of the antibiotic innovation. However, vouchers have the political advantage in the United States of being able to raise sufficient amounts of money without annual appropriations from Congress. We propose that if antibiotic vouchers are to be considered, the design should include dollar and time caps to limit their volatility, sufficient advance notice to protect generic manufacturers, and market-based linkages between the value of the voucher and the value of the antibiotic innovation. We also explore a second option: The federal government could auction vouchers to the highest bidders and use the money to create an antibiotics innovation fund.
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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 | 0,089 | 0,256 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,016 |
| Communication savante | 0,020 | 0,040 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,066 | 0,027 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,023 | 0,005 |
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 ».