Monitoring the impact of regulatory measures on medicine pricing in Thailand: an observation over a 16-year span
Notice bibliographique
Résumé
Background: Following a 2007 report by the Thai Food and Drug Administration highlighting disparities in drug pricing across different sectors, there has been a concerted effort to establish and enforce a cohesive medicine pricing policy in Thailand. This study aims to explore the government interventions on medicine pricing in Thailand. Methods: Employing a mixed-methods approach, this research included a literature review and a cross-sectional survey of medicine prices using the World Health Organization/Health Action International (WHO/HAI) methodology. Data were collected from both public and private sectors across six provinces in Thailand during April-May 2023. Additionally, international price comparisons were conducted with countries including Australia, Canada, Denmark, Malaysia, and New Zealand. Results: The research identified a significant reduction in the median price ratios (MPRs) of medicines, closer alignment of prices with international benchmarks, and decreased variability in pricing between regions and sectors. These changes illustrated the positive effects of Thailand's pricing policies implemented over the past 16 years. Conclusions: The strategic interventions implemented by the Thai government have markedly enhanced the regulation and affordability of medicine prices. However, to sustain these achievements and ensure the viability of the local pharmaceutical industry, ongoing efforts and policy adaptations are essential. This study emphasises the critical need for continuous evaluation of these policies to respond effectively to evolving healthcare and economic conditions.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».