Pull me – push you? The disparate financing mechanisms of drug research in global health
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: There is an inconsistency in the way pharmaceutical research is financed. While pull mechanisms are predominantly used to incentivize later-stage pharmaceutical research for products with demand in the Global North, so-called neglected diseases are chiefly financed by push funding. This discrepancy has so far been ignored in the academic debate, and any compelling explanation for why we draw the line between push and pull at poor people is lacking. MAIN BODY: Clinical development of new pharmaceuticals is chiefly financed by free market pull mechanisms. Even in cases where markets fail to deliver adequate incentives, demand enhancement mechanisms are used to replicate pull funding artificially, for example, with subscription models for antibiotics. Push funding in clinical research is almost always used when the poverty of patients means that markets fail to create sufficient demand. The general question of whether push or pull generally is the more efficient way to conduct pharmaceutical research arises. CONCLUSIONS: If the state is efficient in directing limited budgets for pharmaceutical research, push funding should be expanded to global diseases. If private industry is the more efficient actor, there would be enormous value in experimenting more aggressively with different approaches to enhance market demand artificially for neglected diseases.
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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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».