Pharmaceutical market analytics for therapeutic equity: Data-Driven models for expanding access to essential medicines
Notice bibliographique
Résumé
Equitable access to essential medicines remains one of the most pressing global health challenges of the twenty-first century. Despite scientific and technological advances in drug development, millions in low- and middle-income countries (LMICs) still face barriers to affordable and timely treatment. This gap between innovation and accessibility—often driven by fragmented data systems, weak regulatory infrastructures, and market inefficiencies—underscores the need for pharmaceutical market analytics as a strategic tool for achieving therapeutic equity. This manuscript explores how data-driven models can transform medicine availability, affordability, and distribution through predictive analytics, real-time demand forecasting, and adaptive pricing algorithms. By leveraging artificial intelligence (AI) and real-world data, market analytics can identify underserved populations, optimize supply chains, and inform fair pricing mechanisms. Furthermore, the paper proposes a framework for ethical and equitable pharmaceutical market intelligence that integrates analytics, policy, and governance to ensure transparency and sustainability. Case examples from global access initiatives, such as insulin distribution programs and the WHO Global Price Reporting Mechanism, illustrate how analytics can close existing equity gaps. Ultimately, this paper argues that the future of pharmaceutical access depends not only on innovation in science but also on innovation in data systems—where evidence-based analytics empower stakeholders to design inclusive and resilient health markets. The findings highlight the critical intersection between data science, policy, and ethics in achieving universal access to essential medicines. Keywords: Pharmaceutical Analytics, Therapeutic Equity, Market Access.
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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 | 0,034 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,012 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».