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Enregistrement W2924683704 · doi:10.1007/s10067-019-04496-3

PANLAR consensus statement on biosimilars

2019· article· en· W2924683704 sur OpenAlexaff
Sérgio Cândido Kowalski, J. A. Benavides, P. A. B. Roa, Claudio Galarza-Maldonado, Carlo V. Caballero‐Uribe, Enrique R. Soriano, Carlos Pineda, Valderílio Feijó Azevedo, G. Ávila, Alejandra Babini, Antonio Cachafeiro-Vilar, Mayra Elizabeth Cifuentes-Alvarado, Stanley Cohen, P. E. Díaz, Longino Soto, C. Encalada, Boris Garro, I. A. G. Sariego, Marlene Guibert-Toledano, Virginia Jiménez Rodríguez, María Elena López, Andrés Perea Ortega, A. S. Russell, P. Santos-Moreno, Ivana Terán, Alejandro Vargas, Giorgio Vasquez, Ricardo Machado Xavier, D. X. Xibillé Firedman, Eduardo Mysler, Jonathan Kay

Notice bibliographique

RevueClinical Rheumatology · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueBiosimilars and Bioanalytical Methods
Établissements canadiensCanadian Rheumatology Association
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiosimilarMedicinePharmacovigilanceTraceabilityDelphiDelphi methodFamily medicineActuarial scienceAdverse effectPharmacologyBusinessInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Biologics have improved the treatment of rheumatic diseases, resulting in better outcomes. However, their high cost limits access for many patients in both North America and Latin America. Following patent expiration for biologicals, the availability of biosimilars, which typically are less expensive due to lower development costs, provides additional treatment options for patients with rheumatic diseases. The availability of biosimilars in North American and Latin American countries is evolving, with differing regulations and clinical indications. OBJECTIVE: The objective of the study was to present the consensus statement on biosimilars in rheumatology developed by Pan American League of Associations for Rheumatology (PANLAR). METHODS: Using a modified Delphi process approach, the following topics were addressed: regulation, efficacy and safety, extrapolation of indications, interchangeability, automatic substitution, pharmacovigilance, risk management, naming, traceability, registries, economic aspects, and biomimics. Consensus was achieved when there was agreement among 80% or more of the panel members. Three Delphi rounds were conducted to reach consensus. Questionnaires were sent electronically to panel members and comments about each question were solicited. RESULTS: Eight recommendations were formulated regarding regulation, pharmacovigilance, risk management, naming, traceability, registries, economic aspects, and biomimics. CONCLUSION: The recommendations highlighted that, after receiving regulatory approval, pharmacovigilance is a fundamental strategy to ensure safety of all medications. Registries should be employed to monitor use of biosimilars and to identify potential adverse effects. The price of biosimilars should be significantly lower than that of reference products to enhance patient access. Biomimics are not biosimilars and, if they are to be marketed, they must first be evaluated and approved according to established regulatory pathways for novel biopharmaceuticals. KEY POINTS: • Biologics have improved the treatment of rheumatic diseases. • Their high cost limits access for many patients in both North America and Latin America. • Biosimilars typically are less expensive, providing additional treatment options for patients with rheumatic diseases. • PANLAR presents its consensus on biosimilars in rheumatology.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,069
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,077
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,069
Score d'incertitude au seuil0,363

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0690,077
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,006
Bibliométrie0,0050,003
Études des sciences et des technologies0,0030,005
Communication savante0,0110,005
Science ouverte0,0090,010
Intégrité de la recherche0,0360,026
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,011

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.

Tête enseignante Opus0,052
Tête enseignante GPT0,379
Écart entre enseignants0,326 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations18
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentnon

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