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Enregistrement W2553131580 · doi:10.13162/hro-ors.v4i2.2861

Reforming the Regulation of Therapeutic Products in Canada: The Protecting of Canadians from Unsafe Drugs Act (Vanessa’s Law)

2016· article· en· W2553131580 sur OpenAlexaffvenueabout
Katherine Fierlbeck

Notice bibliographique

RevueHealth Reform Observer - Observatoire des Réformes de Santé · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueEthics in Clinical Research
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLawPolitical scienceBusiness

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Enacted November 2014, Vanessa’s Law amends the Food and Drugs Act to give Health Canada greater powers to compel the disclosure of information, recall drugs and devices, impose fines and injunctions, and collect post-market safety information. The Act amends seriously outdated legislation that had been in place since 1954. While the explicit goals of the Act are to improve patient safety and provide transparency, it also establishes a regulatory framework that facilitates investment in the burgeoning field of biotechnology. While regulatory reform was already on the public agenda, public awareness of litigation against large pharmaceutical firms combined with the championing of the legislation by Conservative MP Terence Young, whose daughter Vanessa died from an adverse drug reaction, pushed the legislation through to implementation. Many key aspects of the Act depend upon the precise nature of supporting regulations that are still to be implemented. Despite the new powers conferred by the legislation on the Minister of Health, there is some concern that these discretionary powers may not be exercised, and that Health Canada may not have sufficient resources to take advantage of these new powers. Given experience to date since enactment, the new legislation, designed to provide greater transparency vis-à-vis therapeutic products, may actually have a chilling effect on independent scrutiny. La Loi de Vanessa, qui a reçu la Sanction royale en novembre 2014, modifie la Loi sur les aliments et drogues pour donner à Santé Canada plus de possibilités d’imposer la divulgation d’information, de retirer de la vente des médicaments et dispositifs, d’appliquer amendes et injonctions, et de collecter des informations sur la sécurité après la mise sur le marché. La Loi représente une modification en profondeur d’une législation surannée, en place depuis 1954. Si l’objectifs annoncé de la Loi sont d’améliorer la sécurité des patients et la transparence, elle établit aussi un cadre réglementaire facilitant l’investissement dans le domaine bourgeonnant des bio-technologies. Le besoin d’une réforme du cadre réglementaire se faisait déjà sentir, mais le passage de la Loi a été accéléré par la combinaison d’une sensibilisation du public aux actions en justice contre de grandes firmes pharmaceutiques et du parrainage de la législation par le député Conservateur Terence Young, dont la fille Vanessa est morte d’une réaction indésirable à un médicament. La Loi va dépendre crucialement de la nature précise des réglementations l’accompagnant, toujours en discussion. Malgré les nouveaux pouvoirs conférés par la Loi au Ministre de la santé, on peut craindre que ces pouvoirs discrétionnaires ne soient pas utilisés dans les faits et que Santé Canada manquent de ressources pour en tirer parti. En se fondant sur l’expérience depuis la Sanction royale, la nouvelle législation, bien que censée augmenter la transparence sur les produits thérapeutiques, pourrait en fait bloquer l’investigation indépendante.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,311
Score d'incertitude au seuil0,996

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,205
Tête enseignante GPT0,416
Écart entre enseignants0,211 · 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'étudeObservationnel
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

Citations4
Publié2016
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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