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Enregistrement W3003887243 · doi:10.1007/s40265-020-01256-5

The Future of Biosimilars: Maximizing Benefits Across Immune-Mediated Inflammatory Diseases

2020· review· en· W3003887243 sur OpenAlexaff
HoUng Kim, Rieke Alten, Luisa Avedano, Axel Dignaß, Fernando Gomollón, Kay Greveson, Jonas Halfvarson, Peter M. Irving, Jørgen Jahnsen, Péter L. Lakatos, Jong Hyuk Lee, Souzi Makri, Ben Parker, Laurent Peyrin‐Biroulet, Stefan Schreiber, Steven Simoens, René Westhovens, Silvio Danese, Ji Hoon Jeong

Notice bibliographique

RevueDrugs · 2020
Typereview
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueBiosimilars and Bioanalytical Methods
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesCelltrionCelltrion Healthcare
Mots-clésBiosimilarMedicineImmune systemPharmacotherapyIntensive care medicinePharmacologyImmunologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Biologics have transformed the treatment of immune-mediated inflammatory diseases such as rheumatoid arthritis (RA) and inflammatory bowel disease (IBD). Biosimilars-biologic medicines with no clinically meaningful differences in safety or efficacy from licensed originators-can stimulate market competition and have the potential to expand patient access to biologics within the parameters of treatment recommendations. However, maximizing the benefits of biosimilars requires cooperation between multiple stakeholders. Regulators and developers should collaborate to ensure biosimilars reach patients rapidly without compromising stringent quality, safety, or efficacy standards. Pharmacoeconomic evaluations and payer policies should be updated following biosimilar market entry, minimizing the risk of imposing nonmedical barriers to biologic treatment. In RA, disparities between treatment guidelines and national reimbursement criteria could be addressed to ensure more uniform patient access to biologics and enable rheumatologists to effectively implement treat-to-target strategies. In IBD, the cost-effectiveness of biologic treatment earlier in the disease course is likely to improve when biosimilars are incorporated into pharmacoeconomic analyses. Patient understanding of biosimilars is crucial for treatment success and avoiding nocebo effects. Full understanding of biosimilars by physicians and carefully considered communication strategies can help support patients initiating or switching to biosimilars. Developers must operate efficiently to be sustainable, without undermining product quality, the reliability of the supply chain, or pharmacovigilance. Developers should also facilitate information sharing to meet the needs of other stakeholders. Such collaboration will help to ensure a sustainable future for both the biosimilar market and healthcare systems, supporting the availability of effective treatments for patients.

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)0,016
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,020
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: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,087

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0160,020
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0020,004
Communication savante0,0090,014
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0050,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,003

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,311
Écart entre enseignants0,290 · 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
GenreSynthèse

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

En bref

Citations101
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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