Notice bibliographique
Résumé
In 1971, the pharmaceutical producer's affiliated participants spent approximately $360 million on R&D. In 1991, they spent $8.9 billion, an increase of over 2300 percent. Although industry income has grown in step with research expenditures, there has been no full-size increase within the range of the latest tablets introduced. Why have the costs increased dramatically? Breakthroughs in pharmaceutical research can lay the foundation for qualitative improvements in the quality of existence and large discounts on the price of healthcare. However, escalating healthcare fees have focused on each factor of healthcare expenditure, which has led several observers to question the apparent decline in the productiveness of pharmaceutical studies. This bankruptcy hopes to contribute to the controversy by exploring the issue in the context of a broader examination of the determinants of study productivity in the discovery of ethical drugs. We draw upon detailed facts compiled from the internal records of the ten most important pharmaceutical companies. The statistics set allows us to distinguish between studies (or discoveries) and improvement expenses at an enormous dis aggregated stage. For instance, in the standard magnification of cardiovascular cures, we can observe distinctions among fields such as hypertension, cardio tonic, and blood-associated conditions. This study presents several descriptive facts from the sample. Our pattern corporations show a long-term decline in productivity, which is a feature of the industry as a whole. Each study and development expenditure has improved dramatically in actual terms, even as the output of important patents has fallen and the wide variety of capsules observed has remained approximately the same.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,046 | 0,255 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,007 |
| Communication savante | 0,006 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».