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Enregistrement W3031640402 · doi:10.33380/2305-2066-2020-9-2-145-150

Method of Estimating the Equivalence of Dissolution Profiles: a Modern View (Review)

2020· article· en· W3031640402 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueDrug development & registration · 2020
Typearticle
Langueen
DomainePharmacology, Toxicology and Pharmaceutics
ThématiqueDrug Solubulity and Delivery Systems
Établissements canadiensCanadian Public Health Association
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMahalanobis distanceOutlierSimilarity (geometry)Equivalence (formal languages)DissolutionStatisticsMathematicsWeibull distributionComparabilityDissolution testingSample (material)Computer scienceEconometricsCombinatoricsChemistryChromatographyArtificial intelligenceDiscrete mathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction . One of the purposes of dissolution profile comparison is to establish the equivalence of dissolution profiles of the studied drug and the comparison drug. Text . According to the current regulatory documents, the main tool for quantitative confirmation of equivalence of drug release profiles is the calculation of the similarity factor (f 2). However, it does not consider the form of dissolution profiles, incomplete release of the drug substance, time correlation, and is not susceptible to the «outliers», which leads to false positive results. Special attention should be paid to the dissolution of drugs with high variability, which is not eliminated by either increasing the sample or changing the sampling scheme. If f 2 is not used, it is necessary to use model-dependent and model-independent methods that are statistically correct, and their use is sufficiently justified (difference factor f 1 , Weibull distribution function, comparison of release degrees at different time points (according to the student's t-criterion). However, these models have an empirical nature that calls into question the application of such methods. Multivariate analysis is widely discussed in the literature and can be used to compare the similarity of dissolution with the assumption that the data has a normal distribution. The most common methods for checking similarity of dissolution profiles for highly variable drugs are the Mahalanobis distance test and the bootstrap for f 2. There is a document of EMA about suitability of the Mahalanobis distance as a tool to assess the comparability of drug dissolution profiles and to a larger extent to emphasise the importance of confidence intervals to quantify the uncertainty around the point estimate of the chosen metric. The bootstrap methodology for f 2 does not provide a clear understanding of the application to dissolution profile comparison for incomplete-release drugs, particularly in biorelevant environments. The «T2EQ» function, based on the Mahalanobis distance for highly variable drugs (Hoffelder), gives undefined results in practice. Conclusion . The topic of equivalence of dissolution profiles requires discussion, since it is shown that the convergence factor is outdated and cannot be adequately applied. The use of modern methods does not have a clear regulatory confirmation by the regulatory authority. In the published scientific literature, several statistical methods have been explored and compared for their design and performance. It is necessary to develop a clear plan (decision treeы) for conducting the procedure for equivalence of dissolution profiles, employing a range of statistical methods.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,833
Score d'incertitude au seuil0,492

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,166
Tête enseignante GPT0,434
Écart entre enseignants0,268 · 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