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Enregistrement W2567239969 · doi:10.1007/s40290-016-0172-4

The Jordan Food and Drug Administration: Comparison of its Registration Process with Australia, Canada, Saudi Arabia and Singapore

2016· article· en· W2567239969 sur OpenAlexfundaboutno aff
Wesal Salem Al Haqaish, Hayel Obeidat, Prisha Patel, Stuart Walker

Notice bibliographique

RevuePharmaceutical Medicine · 2016
Typearticle
Langueen
DomainePharmacology, Toxicology and Pharmaceutics
ThématiquePharmacovigilance and Adverse Drug Reactions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesHealth Canada
Mots-clésTimelineFood and drug administrationRegulatory affairsAgency (philosophy)MedicineCertificateBusinessMedical educationPolitical sciencePublic administrationEnvironmental healthComputer scienceSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: This study outlines the current regulatory review process and good review practices (GRevPs) at the Jordan Food and Drug Administration (JFDA) and compares them with those of regulatory agencies in Australia, Canada, Saudi Arabia and Singapore to gauge how well the JFDA is performing. We identify opportunities for further development of the JFDA as a key global reference agency. METHODS: Personnel within the JFDA completed a questionnaire comprising four sections: organisation, key milestones, review timelines, and GRevPs. The same questionnaire was used concurrently to gather information from Australia's Therapeutic Goods Administration (TGA), Health Canada, the Saudi Food and Drug Authority (SFDA) and Singapore's Health Sciences Authority (HSA). RESULTS: The JFDA conducts an abridged review for new active substances and requires a certificate of pharmaceutical product (CPP) at the time of submission and 6 months of pharmacovigilance data at the time of the final review as well as full pharmaceutical, chemistry, manufacturing and controls (CMC) and clinical data at the time of submission. A written summary and tabulated data are required for non-clinical data. The four comparator agencies conduct full assessments; the SFDA also requires a CPP, and the JFDA and SFDA both require pricing information at submission. All agencies have established target timelines, and the JFDA, SFDA, TGA and HSA currently exceed those targets. All agencies have also developed GRevPs as well as training and continuous-improvement processes. CONCLUSIONS: The JFDA has achieved significant success in its role as a regulatory agency by setting and implementing clear regulations in line with international guidance. It is recognised as a training centre in the region, with considerable achievements in the development of its activities by simplifying and improving requirements, procedures and actions. It also publishes information regarding guidance, procedures, drug application submissions and registration dates for all new chemical entities on its website. The relationship between the JFDA and the pharmaceutical sector in Jordan has resulted in balanced, practical, internationally compatible regulations and demonstrates a viable model of collaboration. To assist the JFDA in its efforts to become a key global reference agency, it is suggested that the agency explore a risk-stratification approach to the regulatory review; accept CPPs after dossier submission or use alternatives to the CPP; conduct pricing evaluations in parallel with scientific assessments; establish defined target times for review milestones and improve internal tracking systems to monitor these milestones; and make certain information transparent to all stakeholders by publishing a summary basis of approval.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,027
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,042
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,356
Score d'incertitude au seuil0,717

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0270,042
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0030,006
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0050,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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 Opus0,157
Tête enseignante GPT0,471
Écart entre enseignants0,314 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations13
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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