Developing a national pharmaceutical research strategy in Lebanon: opportunities to bridge the gaps and reach the goals
Notice bibliographique
Résumé
Pharmaceutical research can be structured into clear national strategies that optimize patient health and foster innovation. The objectives of this document are to assess the need for a national pharmaceutical research strategy based on the current situation in Lebanon, to identify the strengths and weaknesses of pharmaceutical research in Lebanon, and to suggest a pharmaceutical research strategy for Lebanon, including goals and objectives. In Lebanon, in the absence of a national health research policy, pharmaceutical research is conducted in academia or hospitals, although projects are the result of personal or team initiatives that should be organized to better serve the needs of the country. Many strengths of pharmaceutical research were identified, such as the pharmaceutical workforce and academics who are willing to contribute to research, while the implementation of the national pharmaceutical strategy represents an important opportunity to promote research. Among the weaknesses is the lack of research culture in some institutions and interinstitutional/interprofessional collaborations. Thus, the suggested strategy aims to structure pharmaceutical research in Lebanon, including the priorities towards which research is directed, the process by which research is conducted, and the workforce conducting research. It will mainly rely on the World Health Organization's interrelated goals (organization, priorities, capacity, standards, and translation). The implementation of the suggested pharmaceutical research strategy will only be achieved through the leadership of the pharmaceutical authorities and the collaboration of stakeholders.
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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 | 0,016 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,013 |
| 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 ».