“Health for all” and the challenges for pharmaceutical policies: A critical interpretive synthesis over 40 years
Notice bibliographique
Résumé
More than 40 years after the Alma-Ata Declaration on Primary Health Care, it is time to take stock. A look back at the evolution of pharmaceutical policies reveals the extent to which international health has transformed in the last four decades. The imperative of equitable access to healthcare, reaffirmed in Astana in 2018, has still not been achieved in many countries across the globe, whereas recent Ebola and COVID epidemics have opened up new political spaces for pharmaceutical development. In response to a gap in the literature with regard to the politics behind global pharmaceutical policymaking, we offer a critical interpretive synthesis of the literature on pharmaceutical policies, in English and French, from 1978 to 2018 inclusively. Our search strategy and inclusion criteria enabled us to select and review 134 papers and books on pharmaceutical policies. Building upon the seminal works of K.S. Rajan, we review the literature under the following assumption: pharmaceutical policies reflect or enact different conceptions of knowledge, political spaces, and value. We then critically discuss our findings in light of the contemporary debates, particularly in the wake of recurring epidemics. We thereby challenge the mainstream perspective according to which pharmaceuticals and pharmaceutical policies must be viewed as value-free, apolitical instruments.
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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 | 0,032 | 0,050 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,018 | 0,017 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,025 |
| Communication savante | 0,020 | 0,018 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».