Assessing the potential clinical impact of reciprocal drug approval legislation on access to novel therapeutics in the USA: a cohort study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To quantify the potential effect of reciprocal approval legislation on access to clinically impactful therapeutics in the USA. DESIGN: A cohort study. SETTING: New therapeutics approved by the Food and Drug Administration (FDA), European Medicines Agency (EMA) and/or Health Canada between 2000 and 2010. MAIN OUTCOME MEASURES: Characteristics of new therapeutics approved by the EMA and/or Health Canada before the FDA, including mechanistic novelty, likely clinical impact, size of the affected population and FDA review outcome. RESULTS: From 2001 to 2010, 282 drugs were approved in the USA, Europe or Canada, including 172 (61%) first approved in the USA, 24 (9%) never approved in the USA, and 86 (30%) approved in the USA after Europe and/or Canada. Of the 110 new drugs approved in Europe and/or Canada before the USA, 37 (34%) had a novel mechanisms of action compared with drugs already approved by the FDA, but only 10 (9%) were for conditions lacking alternate available therapies in the USA at the time of ex-US approval-of which the majority (9/10; 90%) were indicated for rare diseases. 12 of the 37 agents with novel mechanisms of action approved first in Europe and/or Canada (32%) had their initial FDA submissions rejected for safety reasons-including 2 drugs that were ultimately withdrawn from the market in Europe due to safety concerns. CONCLUSIONS: If enacted, reciprocal approval legislation would most likely benefit only a small number of US patients receiving treatment for rare diseases, and the benefit may be somewhat mitigated by an increased exposure to harms.
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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 | 0,009 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 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) | 0,003 | 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 ».