Pandemic preparedness and response: beyond the Access to COVID-19 Tools Accelerator
Notice bibliographique
Résumé
Nationalism has trumped solidarity, resulting in unnecessary loss of life and inequitable access to vaccines and therapeutics. Existing intellectual property (IP) regimens, trade secrets and data rights, under which pharmaceutical firms operate, have also posed obstacles to increasing manufacturing capacity, and ensuring adequate supply, affordable pricing, and equitable access to COVID-19 vaccines and other health products in low-income and middle- income countries. We propose: (1) Implementing alternative incentive and funding mechanisms to develop new scientific innovations to address infectious diseases with pandemic potential; (2) Voluntary and involuntary initiatives to overcome IP barriers including pooling IP, sharing data and vesting licences for resulting products in a globally agreed entity; (3) Transparent and accountable collective procurement to enable equitable distribution; (4) Investments in regionally distributed research and development (R&D) capacity and manufacturing, basic health systems to expand equitable access to essential health technologies, and non-discriminatory national distribution; (5) Commitment to strengthen national (and regional) initiatives in the areas of health system development, health research, drug and vaccine manufacturing and regulatory oversight and (6) Good governance of the pandemic prevention, preparedness and response accord. It is important to articulate principles for deals that include reasonable access conditions and transparency in negotiations. We argue for an equitable, transparent, accountable new global agreement to provide rewards for R&D but only on the condition that pharmaceutical companies share the IP rights necessary to produce and distribute them globally. Moreover, if countries commit to collective procurement and fair pricing of resulting products, we argue that we can greatly improve our ability to prepare for and respond to pandemic threats.
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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 | 0,004 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,002 |
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 ».