Product Life Cycle Management for Pharmaceutical Innovation
Notice bibliographique
Résumé
Background: Continuous innovation is the unique feature of a pharmaceutical industry and is also prerequisite for sustainment of this industry. However, the dipping number of new molecules, rising costs of drug development, heightened health authority scrutiny and increased competition from generic industry indicate that the innovation is endangered. Methodology: The methodology used is a comparative study on the basis of original empirical research. More specifically, the part of examination facts and regulation has been written by conducting empirical research on current international and national resources concerning the subject from books, various Guidelines, Rules and regulations, Articles, Published Reports and internets. Results: The importance of innovation has been fairly realized by the industry and regulatory authorities as evident from the rise in number of new molecules approved by US FDA in 2014. To safeguard innovation, Product Lifecycle Management (PLM) should be incorporated in the business models of a pharmaceutical company. It not only helps to maximize lifecycle of the product but also to improve the product development processes, make better business decisions and to deliver greater value to consumers. Conclusion: A pharmaceutical product’s life is always complex & unique in nature and can be described in five distinct phases- development phase, approval phase, introduction phase, commercialization & quality management phase and decline phase. Number of strategies to be applied at each stage and the strategies are generally coupled with regulations, and the choice of strategy may vary on country to country. In present manuscript, the scope of various PLM strategies for innovators in four different countries namely, USA, EU, Canada and India has been discussed. This may guide the innovators to have competency to uphold the basic necessity for their survival, i.e. innovation.
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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 | 0,008 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,006 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,015 | 0,004 |
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 ».