MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4404971548 · doi:10.1080/20523211.2024.2430441

A pharmaceutical policy accident: collision of shareholder capitalism and Chinese state capitalism driving the shortage of an essential antibiotic

2024· article· en· W4404971548 sur OpenAlex
Nadya Wells, Vinh‐Kim Nguyen, Stephan Harbarth

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueJournal of Pharmaceutical Policy and Practice · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiquePharmaceutical Economics and Policy
Établissements canadiensCentre for Global Health Research
Organismes subventionnairesSchweizerischer Nationalfonds zur Förderung der Wissenschaftlichen ForschungNational Science Foundation
Mots-clésPiperacillin/tazobactamEconomic shortageBusinessCapitalismState (computer science)PiperacillinMedicineComputer sciencePolitical scienceLawGovernment (linguistics)Politics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: An explosion in a Chinese factory in 2016 caused a global shortage of essential broad-spectrum antibiotic piperacillin-tazobactam. Hitherto, no detailed, policy-relevant analysis has been conducted on this major shortage event. Thus, we aimed to (1) investigate causes; (2) describe supply chain challenges; and (3) uncover policy gaps to support possible mitigation actions. Methods: Applying an analytical framework for security of medical supply chains, we investigated the changing roles of Pfizer-led and Chinese API suppliers. We identified demand surge, capacity reduction and co-ordination failures. Triangulating between scientific literature, corporate, and regulatory documents, we analysed the impact of Western and Chinese policy contexts on supply chain resilience. Results: We uncovered 'red flags': geographically dispersed manufacturing failures due to complexity of sterile production; undetected supply chain concentration and interlinkages; and Chinese policy-led API supplier consolidation. We found these warning signals were ignored in the absence of a co-ordinated policy framework to identify and mitigate emerging global supply risks. Firstly, policy makers lacked visibility on growing 'volume dependency' in the chain. Secondly, national policy makers lacked a global view of supply risk. Thirdly, we show antibiotic API manufacturing economics were impacted by a number of non-pharmaceutical policy decisions (e.g. state aid, environmental standards, procurement rules) which contributed to supply chain vulnerability. Conclusions: Our findings suggest possible policy gaps in governance of supply chain resilience. Firstly, disclosure of API suppliers including degree of dependency may better pre-empt bottlenecks, facilitating priority setting for public investments in re-shoring where global API supply currently relies on few, or single plants; secondly, a whole-of-government approach may counter the potential impact of non-pharmaceutical policies on supply chain resilience. Our findings confirm suggestions from previous studies that international data sharing would be beneficial considering the global shortage effects which can emerge from a single point of failure.

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.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,657
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,002
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,046
Tête enseignante GPT0,394
Écart entre enseignants0,348 · 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