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Enregistrement W4399653809 · doi:10.1186/s12992-024-01053-9

The potential impact of the Comprehensive and Progressive Agreement for Trans-Pacific Partnership on Thailand’s hepatitis C treatment program

2024· article· en· W4399653809 sur OpenAlexaff
Brigitte Tenni, Joel Lexchin, Chutima Akaleephan, Chalermsak Kittitrakul, Deborah Gleeson

Notice bibliographique

RevueGlobalization and Health · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueGlobal Public Health Policies and Epidemiology
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesLa Trobe University
Mots-clésIntellectual propertyGeneral partnershipBusinessPolitical scienceEconomicsMedicineInternational tradeLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Thailand has expressed interest in joining the Comprehensive and Progressive Agreement for Trans-Pacific Partnership (CPTPP), a twelve-country plurilateral trade agreement whose original incarnation included the United States of America (USA). When the USA withdrew from this agreement, key intellectual property clauses relevant to pharmaceuticals were suspended. These could be reinstated should the CPTPP Parties decide to do so. METHODS: This study uses two scenarios to cost the impact the CPTPP would have had on Thailand's 2020 hepatitis C treatment regime if Thailand joined the CPTPP and suspended clauses were reinstated. RESULTS: Joining the CPTPP could have increased the cost more than tenfold if suspended CPTPP clauses were reinstated and Thailand was not willing or able to issue compulsory licenses. Based on the 2020 budget, the price for this possible scenario could have reduced hepatitis C treatment coverage by 90%. CONCLUSIONS: Acceding to trade agreements such as the CPTPP that require increasing intellectual property protection, could compromise Thailand's hepatitis C program and other national treatment programs reliant on affordable generic medicines. The CPTPP could also prevent Thailand from relying on its own pharmaceutical capabilities to manufacture medicines needed to sustain its treatment programs.

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)0,000
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: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,581
Score d'incertitude au seuil0,777

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,055
Tête enseignante GPT0,379
Écart entre enseignants0,324 · 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'étudeSans objet
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

Citations1
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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