[A Survey to Compare the Specifications and Stability of Anticancer Drugs in Japan, the United States, Canada, and Australia].
Notice bibliographique
Résumé
Recently, expensive anticancer drugs such as molecularly targeted drugs have been reportedly ineffective. The use of drug vial optimization(DVO)has been proposed to overcome this problem. The specifications and stability of anticancer drugs in Japan were compared to those in other countries that used DVO, based on the results of the survey reported at the 2016 International Society of Oncology Pharmacy Practitioners meeting that compared the international specifications and stability of anticancer drugs. Our survey investigated expensive and frequently used anticancer drugs: 14 anticancer monoclonal anti- bodies(MABs)and 26 cytotoxic agents. About 29%(4/14)of the MABs and 54%(14/26)of the cytotoxic agents mar- keted in other countries were sold in larger vials than those marketed in Japan. About 67%(2/3)of theMABs and 38%(8/ 21)of the cytotoxic agents marketed in other countries had stability data of reconstitution obtained across longer test periods than those in Japan. About 29%(4/14)of theMABs and 50%(13/26)of the cytotoxic agents marketed in other countries had stability data of final dilution obtained across longer test periods than those in Japan. The stability data obtained in Japan were comparable to those obtained in 3 other countries that used DVO. However, some differences were noted in the specifications of anticancer drugs between Japan and other countries.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».