Cost recovery by Health Canada and drug safety: a time-series analysis
Notice bibliographique
Résumé
Background: In 1995, Health Canada started collecting fees from pharmaceutical companies for various drug regulatory activities. This study investigated whether this change in the source of revenue affected the postmarket safety of drugs. Methods: A list of all new active substances approved in the 5 years before (1990–1994) and after (1995–1999) the introduction of cost recovery was compiled. Drug safety warnings and market withdrawals due to safety reasons were identified from the Health Canada Web site and other sources. Information about total funding for Health Canada’s drug regulatory program came from a report by KPMG, a global professional service company providing financial audit, tax and advisory services. Time-series analyses and Kaplan–Meier curves were used to determine whether cost recovery affected postmarket safety. Results: The introduction of cost recovery made no difference in the proportion of new active substances that received a safety warning, the number of safety warnings per new active substance or the time until the first safety warning or the likelihood that a drug would have a safety problem. Median drug review times decreased significantly after cost recovery was implemented (p = 0.02). Interpretation: The introduction of cost recovery and the associated reduction in review times did not affect the postmarket safety of drugs. Further changes to cost recovery, as are currently being proposed by Health Canada, need to be evaluated for any potential effects on the approval process that might influence decisions that Health Canada makes about the safety and efficacy of new drugs.
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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 | 0,017 | 0,036 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,001 |
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 ».