Challenges in Application of Bioanalytical Method on Different Populations and Effect of Population on Pk
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Prashant Kale has 22 years of immense experience in the analytical and bioanalytical domain. He is Senior Vice President, Bioequivalence Operations of Lambda Therapeutic Research, India which includes Bioanalytical, Clinics, Clinical data management, Pharmacokinetics and Biostatistics, Protocol writing, Clinical lab and Quality Assurance departments. He has been with Lambda for over 14 years. By qualification he is a M.Sc. and an MBA. Mr. Kale is responsible for the management, technical and administrative functions of the BE unit located at Ahmedabad and Mumbai, India. He is also responsible for leading the process of integration between bioanalytical laboratories and services offered by Lambda at global locations (India and Canada). Mr. Kale has faced several regulatory audits and inspections from leading regulatory bodies including but not limited to DCGI, USFDA, ANVISA, Health Canada, UK MHRA, Turkey MoH, WHO. There are many challenges involved in the application of bioanalytical method on different populations. This includes difference in equipment, material and environment across laboratories, variations in the matrix characteristics in different populations, differences in techniques between analysts such as sample processing and handling and others. Additionally, there is variability in the PK of a drug in different populations. This article shows the effect of different populations on validated bioanalytical method and on the PK of a drug. Hence, the bioanalytical method developed and validated for a specific population may need required modification when applied to another population. Critical consideration of all such aspects is the key to successful implementation of a validated method on different populations.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 découle