Recent Regulatory Trends in Pharmaceutical Manufacturing and their Impact on the Industry
Notice bibliographique
Résumé
The pharmaceutical industry is one of the most regulated industries in Switzerland. Though the concept of good manufacturing practises (GMP) was implemented for chemical production in the early 1990s, the rules and regulations for our industry are in constant evolution. In this article we will highlight the impact of these changes to the industry using three recent guideline up-dates as examples: the implementation of ICH Q3D 'Guideline for elemental impurities', the EU-GMP Guideline Part III Chapter 'Guideline on setting health based exposure limits for use in risk identification in the manufacture of different medicinal products in shared facilities' from 01. June 2015, and the new guidelines to data integrity such as 'PIC/S 041-1 Good Practices for Data Management and Integrity in regulated GMP/GDP environments'. These examples show how scientific approaches help to modernize the control strategies for our products and increase product quality for a better patient safety. The requirements of data integrity regulations are also of interest to industries and universities not working under GxP requirements as they also support the business to improve data quality (traceability) for patent applications, and reduce risk of data falsification.
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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 | 0,013 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,005 |
| Communication savante | 0,007 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,002 |
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 ».