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Enregistrement W2746145072 · doi:10.18433/j39s6z

Analysis of Non-Pivotal Bioequivalence Studies Submitted in Abbreviated New Drug Submissions for Delayed-Release Drug Products

2017· article· en· W2746145072 sur OpenAlexvenueno aff
Paramjeet Kaur, Xiaojian Jiang, Ethan Stier

Notice bibliographique

RevueJournal of Pharmacy & Pharmaceutical Sciences · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMathematics
ThématiqueStatistical Methods in Clinical Trials
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBioequivalenceDrugCmaxMedicinePharmacologyPharmacokineticsGeneric drug

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The US FDA's rule on "Requirements for Submission of Bioequivalence Data" requiring submission of all bioequivalence (BE) studies conducted on the same formulation of the drug product submitted for approval was published in Federal Register in January 2009. With the publication of this rule, we evaluated the impact of data from non-pivotal BE studies in assessing BE and identified the reasons for failed in vivo BE studies for generic oral delayed-release (DR) drug products only. We searched the Agency databases from January 2009 toDecember 2016 to identify Abbreviated New Drug Applications (ANDAs) submitted for DR drug products containing non-pivotal BE studies. Out of 202 ANDAs, 43 ANDAs contained 102 non-pivotal BE studies. Forty-nine non-pivotal BE studies were conducted on the to-be-marketed (TBM) formulation and 53 were conducted on formulations different from the TBM formulation. These experimental formulations primarily differed in the ratio of components of the enteric coating layer and/or amount (i.e., %w/w) of enteric coating layer. Of the 49 non-pivotal BE studies conducted on the TBM formulation, 41 failed to meet the BE acceptance criteria. The majority of failed non-pivotal BE studies on the TBM DR generic products had insufficient power, which was expected as these studies are exploratory in nature and not designed to have adequate power to pass the BE statistical criteria. In addition, among the failed non-pivotal BE studies on the TBM DR generic products, the most commonly failing pharmacokinetic parameter was Cmax. The data from these non-pivotal BE studies indicate that inadequate BE study design can lead to failure of the BE on the same formulation. Also, the non-pivotal BE studies on formulations different from the TBM formulation help us link the formulation design to the product performance in vivo. This article is open to POST-PUBLICATION REVIEW. Registered readers (see "For Readers") may comment by clicking on ABSTRACT on the issue's contents page.

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)0,014
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,104
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,479
Score d'incertitude au seuil0,949

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0140,104
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,002
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0020,000
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 Opus0,694
Tête enseignante GPT0,662
Écart entre enseignants0,032 · 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.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations2
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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