Scaling or wider bioequivalence limits for highly variable drugs and for the special case of Cmax
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To illustrate that bioequivalence (BE) can be effectively evaluated for highly variable (HV) drugs and drug products and for the special case of C(max) by using average BE. To demonstrate that either scaling or wider regulatory limits need not result in large observed ratios of the geometric means (GMR) of the 2 drug products. METHODS: Two- and 4-period crossover BE investigations with 24 subjects were simulated. Variabilities of 15, 25 or 35% were assumed in special studies of C(max) and 40% in the general investigations of HV drugs. Acceptance of BE was analyzed in each study by various procedures and regulatory criteria. Under each condition, the percentage of simulated investigations accepting BE was recorded as the simulated GMR was gradually raised from 1.00. RESULTS: Scaled average BE for HV drugs (in both 2- and 4-period studies) and expanding limits for C(max) increased substantially, as expected, the proportion of investigations accepting BE. An additional secondary regulatory criterion constrained the simulated GMR to 1.25 and limited the possibility of large deviations between the mean metrics of the 2 formulations. Acceptance of BE by the composite regulatory expectation never exceeded the acceptances by the separate component criteria. CONCLUSIONS: The sample size required for the evaluation of BE for HV drugs and drug products can be substantially reduced by applying the approach of scaled average BE. The same conclusion is reached from the determination of BE for the C(max) metric by expanding the regulatory limits to 0.75 - 1.33 or even to 0.70 - 1.43. Concerns for observations of high GMR values can be eased by imposing constraints with a secondary regulatory criterion.
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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 | 0,007 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».