Evaluating the corporate social responsibility agenda for high-cost novel therapies: roles for government and civil society
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Corporate social responsibility (CSR) activity in the pharmaceutical industry is frequently directed towards improving patient access to medicines amongst low-income populations. This research reports on findings from a mixed literature and key informant study of pharmaceutical sector CSR activity and its applicability in the high-cost novel therapeutics space. METHODS: Academic and grey literature documents were extracted from online databases in a rapid literature review, focusing on four key areas of interest: (i) CSR or benefit company activity, (ii) the pharmaceutical industry, (iii) the development and sale of high-cost novel medicines and (iv) the role of government and civil society in this space. Ten semistructured interviews amongst key informants, including medical activists, pharmaceutical industry representatives, patient advocates, employees at nongovernmental organizations (NGOs), consultants for international organizations and academic researchers were also conducted related to these topics. RESULTS: We find that CSR strategies vary depending on partner identity and country ability to pay. Differential pricing schemes and flexible patent approaches tend to be pursued unilaterally by companies, whereas companies frequently partner with local private sector, government, nongovernmental organizations and academic actors when implementing patient support programs, medicines donations, medicines delivery programs and rare and neglected disease research and development (R&D) initiatives. Patient support programs are more prevalent in high-income countries with minimal state-subsidized healthcare, whilst differential and tiered pricing strategies are more frequently pursued in lower-income countries. CONCLUSIONS: Pharmaceutical CSR strategies may benefit from greater coordination with government and civil society actors. Opportunities for government and civil society actors to take an active role in better aligning CSR activity with patient needs and universal health coverage include promoting greater adoption of alternative corporate structures and providing active external recognition of successful CSR initiatives through reputational and funding awards.
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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 | 0,124 | 0,123 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,031 |
| Communication savante | 0,032 | 0,021 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,016 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 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 ».