Withholding Information on Unapproved Drug Marketing Applications: The Public Has a Right to Know
Notice bibliographique
Résumé
The Food and Drug Administration (FDA), as a matter of long-standing policy, does not inform the public of instances whereby applications for new drugs or new indications for existing drugs have been rejected by the agency or withdrawn from consideration, nor does it disclose the agency’s analyses of the data submitted with such applications. This lack of transparency is unjustified and prevents patients, researchers, and healthcare providers from gaining insight into why a drug’s application was not approved. The FDA’s policy is particularly troubling in cases where the agency has found a currently marketed drug to be ineffective or unsafe for a newly proposed indication. Disclosure of the FDA’s findings in such cases would promote public health by encouraging healthcare providers to avoid prescribing drugs for unapproved (off-label) uses that the agency has deemed to be potentially dangerous or ineffective. The FDA’s counterpart agencies in Europe and Canada have demonstrated the feasibility of disclosing information on rejected and withdrawn drug marketing applications. The FDA should follow suit and allow the American public to know when a drug is deemed unsafe or ineffective for a certain use.
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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 | 0,059 | 0,180 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,026 |
| Communication savante | 0,016 | 0,027 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,041 | 0,027 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 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 ».