Bridging science and Access: translational pathways for equitable commercialization of pharmaceuticals in emerging markets
Notice bibliographique
Résumé
Despite remarkable scientific advances in drug discovery, a persistent gap remains between pharmaceutical innovation and equitable access—particularly across emerging markets. This paper examines the structural and translational barriers that hinder the movement of therapeutics from the laboratory to patients who need them most. It introduces the concept of equitable commercialization, a framework that integrates translational science, market analytics, and policy design to align pharmaceutical innovation with public health equity. Using examples from diabetes and oncology therapies, the paper highlights how weak regulatory ecosystems, fragmented supply chains, and limited commercialization capacity continue to delay access to life-saving medicines in low- and middle-income countries. It further explores how data-driven approaches—such as predictive market analytics, adaptive regulatory frameworks, and university–industry partnerships—can serve as catalytic tools to bridge science and access. The proposed model emphasizes the moral and economic imperatives of equitable commercialization, calling for policies that incentivize innovation while ensuring affordability, local capacity building, and sustainable distribution. Ultimately, this work argues that transforming translational pathways through evidence-based commercialization strategies is essential to achieving global health equity and ensuring that scientific progress translates into measurable social good. Keywords: Pharmaceutical Commercial Access, Emerging Market, 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 | 0,046 | 0,032 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,010 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».