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Enregistrement W2318283988 · doi:10.1055/s-0033-1336427

Challenges and Opportunities for Health Claims on Products at the Food/Drug Interface

2013· article· en· W2318283988 sur OpenAlexaffabout
Robin J. Marles

Notice bibliographique

RevuePlanta Medica · 2013
Typearticle
Langueen
DomainePharmacology, Toxicology and Pharmaceutics
ThématiquePharmaceutical industry and healthcare
Établissements canadiensHealth Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHealth claims on food labelsProduct (mathematics)Food and drug administrationMarketingOrder (exchange)Regulatory scienceBusinessHealth benefitsInterface (matter)Food productsMedicinePublic relationsRisk analysis (engineering)Computer sciencePolitical scienceTraditional medicineFood science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In both the U.S. and Canada there are regulatory distinctions between the nature of health claims that can be made for foods versus drugs. For marketing in the U.S., the Food and Drug Administration provides guidance on food and dietary supplement claims in contrast to botanical (and other) drug claims. For marketing in Canada, Health Canada is developing a series of guidance documents on product classification, evidence requirements and procedures for regulatory compliance based on those classification decisions, including labeling of products at the food/natural health product interface. However, the range of currently marketed products' ingredients, formats and representations for use form a continuum rather than discrete product categories. This creates challenges for the interpretation and application of the regulators' written guidance on claim labeling and advertising when companies try to navigate the regulations in the two jurisdictions. Health Canada's guidance and requirements will be summarized and contrasted with the U.S. FDA's guidance and requirements in order to facilitate international regulatory cooperation and trade. The need for such international regulatory perspectives increases as experimental and clinical research provide a rapidly growing evidence base to support specific health benefits of products in this expanding category.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,673
Score d'incertitude au seuil0,918

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,670
Tête enseignante GPT0,536
Écart entre enseignants0,134 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2013
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