Estimating product bioequivalence for highly variable veterinary drugs
Notice bibliographique
Résumé
The occurrence of drugs and drug formulations associated with large intrasubject pharmacokinetic (PK) variability has been well described in humans and is likewise encountered in veterinary medicine. The scaled average bioequivalence (SABE) approach adopted by CDER of the FDA for the determination of bioequivalence (BE) of highly variable drugs (HVD) needs to be considered when applied to veterinary dosage forms. However, because of some of the unique challenges that are encountered within the framework of veterinary medicine, variations of CDER's approach are presented. The present manuscript discusses HVD and highly variable veterinary drugs (HVVD) from the perspective of possible alternative approaches to support the assessment of product BE in veterinary medicine. Limitations in the use of 3- and 4-way crossover study designs are enumerated. In addition to a need for a statistical analysis of HVVD when using a parallel study design, the use of the secondary criteria (test-to-reference ratio), definition of σ(0) , and average BE with expanding limits are raised. A number of the details need to be finalized, from the selection of a regulatory constant to the determination of 'highly variable' in a veterinary drug product. Academicians, industrial scientists, and regulators should continue this discussion and resolve these details.
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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 | 0,026 | 0,035 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».