Drug-device combination products in the twenty-first century: epinephrine auto-injector development using human factors engineering
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: The systematic application of human factors engineering (HFE) principles to the development of drug-device combination products, including epinephrine auto-injectors (EAIs), has the potential to improve the effectiveness and safety of drug administration. AREAS COVERED: A PubMed search was performed to assess the role of HFE in the development of drug-device combination products. The following keywords were used in different combinations: 'human factors engineering,' 'human factors,' 'medical products,' 'epinephrine/adrenaline auto-injector,' 'healthcare' and 'patient safety.' This review provides a summary of HFE principles and their application to the development of drug-device combination products as advised by the US FDA. It also describes the HFE process that was applied to the development of Auvi-Q, a novel EAI, highlighting specific steps that occurred during the product-development program. EXPERT OPINION: For drug-device combination products, device labeling and usability are critical and have the potential to impact clinical outcomes. Application of HFE principles to the development of drug-delivery devices has the potential to improve product quality and reliability, reduce risk and improve patient safety when applied early in the development process. Additional clinical and real-world studies will confirm whether the application of HFE has helped to develop an EAI that better meets the needs of patients at risk of anaphylaxis.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».