MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4310688617 · doi:10.12927/hcpol.2022.26973

Patent “Evergreening” of Medicine–Device Combination Products: A Global Perspective

2022· article· en· W4310688617 sur OpenAlexaffvenueabout
Reed F. Beall, Tali Sara Glazer, Haris Ahmad, Mikayla Buell, Slane Hahn, Adam R. Houston, Aaron S. Kesselheim, Jason Nickerson, Warren Kaplan

Notice bibliographique

RevueHealthcare policy · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiquePharmaceutical Economics and Policy
Établissements canadiensBruyèreUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPerspective (graphical)BusinessIntellectual propertyComputer sciencePolitical scienceArtificial intelligenceLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Patenting medicine-delivery devices (inhalers and pens) is controversial when it extends market protections beyond that of the underlying therapeutic agent. We evaluated how common device patenting is, internationally. Method: Using a product sample (n = 88) and an international patent database, we assessed the issue's scope. Results: When comparing the 88 patent portfolios for each product in each country, Canada was found to be among the most impacted, with 90% of the portfolios containing at least one device patent and 35% of the portfolios containing device patents exclusively. Conclusion: Patenting of delivery devices impacts major pharmaceutical manufacturing centres worldwide. International consensus among stakeholders (regulators and payors) is needed on which device modifications represent meaningful clinical value.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,854
Score d'incertitude au seuil0,967

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,175
Tête enseignante GPT0,375
Écart entre enseignants0,200 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2022
Routes d'admission3
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueHealthcare policyMême sujetPharmaceutical Economics and PolicyTravaux en français237 207