Expediting approval for medical countermeasures to address high burden disease: an ethical justification to move beyond emergency use authorisation
Notice bibliographique
Résumé
Addressing global health crises requires a receptive and expedient policy environment to minimise delays in making available potentially life-saving technologies. Over time, the policy environment has adapted to ensure that communities have expedited access to promising technologies, such as vaccines, that can mitigate morbidity and mortality. Emergency authorisations are one such policy mechanism. While these have been employed successfully for several diseases, such as influenza, Ebola and COVID-19, the policy mechanism is tied to contexts where key bodies have designated the disease an 'emergency', whereas no equivalent mechanism exists for those failing to acquire the designation (eg, malaria and tuberculosis). In this paper, we examine ethical issues associated with emergency authorisations. We argue that there is no moral difference between those diseases considered emergencies and many that fail to be designated as such with respect to impact on affected communities. Thus, tying access to an expedient policy mechanism for approval to an emergency designation is ethically unjustified-it should be based on considerations of risks and benefits, the disease burden and the values of the communities that carry those risks and not contingent on if the disease is designated an emergency. We suggest the need to further enhance the policy environment to ensure access to similar expedited approval programmes irrespective of if a disease is an emergency. Levelling the field for access to expedited approval programmes across diseases can help in moving towards achieving global health equity but is not a panacea.
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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 | 0,136 | 0,240 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,061 |
| Communication savante | 0,016 | 0,017 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,052 | 0,044 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,003 |
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 ».