Microbiological contamination in counterfeit and unapproved drugs
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Counterfeit and unapproved medicines are inherently dangerous and can cause patient injury due to ineffectiveness, chemical or biological contamination, or wrong dosage. Growth of the counterfeit medical market in developed countries is mainly attributable to life-style drugs, which are used in the treatment of non-life-threatening and non-painful conditions, such as slimming pills, cosmetic-related pharmaceuticals, and drugs for sexual enhancement. One of the main tasks of health authorities is to identify the exact active pharmaceutical ingredients (APIs) in confiscated drugs, because wrong API compounds, wrong concentrations, and/or the presence of chemical contaminants are the main risks associated with counterfeit medicines. Serious danger may also arise from microbiological contamination. We therefore performed a market surveillance study focused on the microbial burden in counterfeit and unapproved medicines. METHODS: Counterfeit and unapproved medicines confiscated in Canada and Austria and controls from the legal market were examined for microbial contaminations according to the US and European pharmacopoeia guidelines. The microbiological load of illegal and legitimate samples was statistically compared with the Wilcoxon rank-sum test. RESULTS: Microbial cultivable contaminations in counterfeit and unapproved phosphodiesterase type 5 inhibitors were significantly higher than in products from the legal medicines market (p < 0.0001). Contamination levels exceeding the USP and EP limits were seen in 23% of the tested illegal samples in Canada. Additionally, microbiological contaminations above the pharmacopoeial limits were detected in an anabolic steroid and an herbal medicinal product in Austria (6% of illegal products tested). CONCLUSIONS: Our results show that counterfeit and unapproved pharmaceuticals are not manufactured under the same hygienic conditions as legitimate products. The microbiological contamination of illegal medicinal products often exceeds USP and EP limits, representing a potential threat to consumer health.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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; 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 ».