Postmarket surveillance: a review on key aspects and measures on the effective functioning in the context of the United Kingdom and Canada
Notice bibliographique
Résumé
Regulatory approvals for the marketing of medicinal products authorize medical practitioners to prescribe drugs to a group of patients that are defined within the license of the medicinal product. However, such prescriptions are carried out in a controlled manner. Prior to being approved, the medicinal product will have been evaluated in a population pool containing fewer than 5,000 patients and in a predesigned environment where several factors may be lacking, such as the absence of women of childbearing potential, geriatric patients and paediatric patients. Therefore, it is not surprising that several major adverse drug reactions are detected only when the product has been prescribed to the general population. National and international regulatory bodies have devised systems for monitoring medicinal products after marketing, commonly known as postmarketing surveillance systems. Postmarketing surveillance refers to the process of monitoring the safety of drugs once they reach the market, after the successful completion of clinical trials. The primary purpose for conducting postmarketing surveillance is to identify previously unrecognized adverse effects as well as positive effects. The Yellow Card scheme, practiced in the United Kingdom and the Canada Vigilance Program adopted in the Canadian jurisdiction, are two of the most successful postmarketing surveillance systems implemented across the world. Therefore, this article intends to discuss postmarketing surveillance and its role in the context of the United Kingdom and Canadian jurisdictions with a view on presenting key aspects and measures that are employed for operating an efficient postmarketing surveillance system in regulated markets.
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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 | 0,006 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».