The World Health Organization Global Benchmarking Tool an Instrument to Strengthen Medical Products Regulation and Promote Universal Health Coverage
Notice bibliographique
Résumé
National regulatory authorities (NRAs) are the gatekeepers of the supply chain of medical products, and they have a mandate to ensure the quality, safety and efficacy of medicines, vaccines, blood, and blood products, medical devices, including diagnostics and traditional, or herbal medicines. However, the majority of the world's regulators are still struggling to reach a level of maturity, whereby they have a stable, well-functioning and integrated regulatory system. The World Health Organization (WHO) has developed a Global Benchmarking Tool (GBT) as part of its five-step capacity building program to assist NRAs, using the tool, they can benchmark their own strengths and areas of weakness, and then engage in a formal benchmarking process together with WHO and international experts in order to formulate an effective and workable institutional development plan. The GBT is comprehensive across the entire product life cycle and allows benchmarking to be customized to the needs of the NRA. It has evolved from decades of experience using a variety of benchmarking tools, within WHO and other stakeholder organizations. By the end of December 2019, 26 countries had undergone formal benchmarking, and a further 54 countries had used the GBT to conduct self-benchmarking exercises assisted by WHO.
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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 | 0,035 | 0,072 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,014 | 0,020 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,002 |
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 ».