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Enregistrement W4407052318 · doi:10.1186/s12992-024-01092-2

States, global power and access to medicines: a comparative case study of China, India and the United States, 2000–2019

2025· article· en· W4407052318 sur OpenAlexaff
Berit Sofie Hustad Hembre, Maulik Chokshi, Steven J. Hoffman, Fátima Suleman, Steinar Andresen, Kristin Ingstad Sandberg, John‐Arne Røttingen

Notice bibliographique

RevueGlobalization and Health · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiquePharmaceutical Economics and Policy
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesNorwegian Institute of Public HealthNorges Forskningsråd
Mots-clésSocial policyChinaHealth services researchPublic healthPower (physics)Political scienceQuality of Life ResearchEconomic growthHealth policyDevelopment economicsSocioeconomicsMedicineEnvironmental healthEconomicsLawNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: What constitutes state`s global power to shape access to medicines? How was it distributed between states and how did this change from 2000 to 2019? In this comparative case study, we explored the powers of China, India and the United States, and discuss whether our findings from the pre-pandemic era were reflected in the global COVID-19 response related to pharmaceuticals. We used an analytical framework from the international relations literature on structural power, and assessed the following power structures after adapting them to the context of access to medicines: finance, production, financial protection, knowledge, trade and official development assistance. RESULTS: We found that from 2000 to 2019 there had been a power-shift towards China and India in terms of finance and production of pharmaceuticals, and that in particular China had increased its powers regarding knowledge and financial protection and reimbursement. The United States remained powerful in terms of finance and knowledge. The data on trade and official development assistance indicate an increasingly powerful China also within these structures. During the COVID-19 pandemic, we found that the patterns from previous decades were continued in terms of cutting-edge innovation coming out of the United States. Trade restrictions from the United States and India contrasted our findings as well as the limited effective aid from the United States. Building on our findings on structural powers, we argue that both structural power and political decisions shaped access to medical technologies during the COVID-19 pandemic. We also examined the roles and positions of the three states regarding developments in global health governance on the COVAX mechanism, the TRIPS Agreement waiver and the pandemic accord in this context. CONCLUSION: From 2000-2019, China and India increased their structural powers to shape global access to medical technologies. The recent COVID-19 pandemic demonstrated that both structural power and political decisions shaped global access to COVID-19 technologies.

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)0,001
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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,472
Score d'incertitude au seuil0,981

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,070
Tête enseignante GPT0,403
Écart entre enseignants0,334 · 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'étudeObservationnel
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

Citations3
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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