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Enregistrement W2969137655 · doi:10.1111/1468-0009.12413

Pharmaceutical Drugs of Uncertain Value, Lifecycle Regulation at the US Food and Drug Administration, and Institutional Incumbency

2019· article· en· W2969137655 sur OpenAlexafffund
Matthew Herder

Notice bibliographique

RevueMilbank Quarterly · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBiomedical Ethics and Regulation
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchCommonwealth Fund
Mots-clésMandateContext (archaeology)MedicineFood and drug administrationTransparency (behavior)PoliticsPostmarketing surveillancePublic relationsBusinessPharmacologyPolitical sciencePublic administrationLawAdverse effect

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Policy Points The US Food and Drug Administration (FDA) has in recent years allowed onto the market several drugs with limited evidence of safety and effectiveness, provided that manufacturers agree to carry out additional studies while the drugs are in clinical use. Studies suggest that these postmarketing requirements (PMRs) frequently lack transparency, are subject to delays, and fail to answer the questions of greatest clinical importance. Yet, none of the literature speaks directly to the challenges that the FDA-as a regulatory institution-encounters in enforcing PMRs. Through a series of interviews with FDA leadership, this article analyzes and situates those challenges in the midst of political threats to the FDA's public health mandate. CONTEXT: Modern pharmaceutical regulation is premised on a rigorous examination of a drug's safety and effectiveness prior to its lawful sale. However, since the 1990s, the US Food and Drug Administration (FDA) has gradually shifted to a model of "lifecycle" regulation that increasingly relies on postmarketing requirements (PMRs) to encourage studies of drug safety and effectiveness following regulatory approval. This article examines the range of legal, institutional, and political challenges that FDA faces in the context of lifecycle regulation. METHODS: Document-based legal and policy analysis was combined with a set of semistructured interviews of current and former FDA officials (n = 23) in order to explore the implications of the FDA's use of PMRs. The median interview time per official was 61 minutes, with a range of 24 to 227 minutes. All of the officials interviewed occupied positions of leadership and influence within the FDA, such as directors of an FDA center or office, key legal counsel on agency-wide policy initiatives, and the commissioner of the FDA. FINDINGS: Insufficient resources and coordination within the FDA, inadequate legal authorities, and the political economy of withdrawing an approved indication in the face of opposition from companies and patients all contribute to the observed shortcomings in the FDA's use and enforcement of PMRs. Further, the FDA is fully aware of these challenges, yet is seemingly resigned to and resistant to criticism of its use of PMRs. CONCLUSIONS: This study of the FDA's shift toward lifecycle regulation reveals not simply an agency in transition, but rather an agency on guard against a set of larger political threats to its mandate. This can be characterized as a state of institutional incumbency in which the agency is engaged in an effort to reproduce key features of the regulatory system-in concert with regulated industries and others-while simultaneously sanctioning significant changes to the regulatory standards the FDA has long applied, to the detriment of public health.

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)0,038
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,070
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,038
Score d'incertitude au seuil0,202

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0380,070
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0170,025
Communication savante0,0140,013
Science ouverte0,0020,006
Intégrité de la recherche0,0060,008
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,290
Écart entre enseignants0,278 · 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
GenreEmpirique

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

En bref

Citations42
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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