Quality Testing of Difficult-to-Make Prescription Pharmaceutical Products Marketed in the US
Notice bibliographique
Résumé
Importance: Health care practitioners and patients must have information to support their confidence in the quality of prescription pharmaceuticals. Objective: To determine whether there were clear and substantive differences in major quality attributes between difficult-to-make solid oral dosage form pharmaceutical products marketed in the US. Design, Setting, and Participants: This quality improvement study analyzed US Food and Drug Administration-collected samples of 252 drug products marketed in the US and manufactured in the US, Canada, Europe, India, and the rest of Asia. These drug products were immediate-release solid oral dosage forms considered difficult to make on the basis of product quality history. This sampling included 35 innovator and 217 generic drug samples manufactured by 46 different firms containing 17 different active ingredients. Statistical analysis was performed from February to November 2019. Main Outcomes and Measures: All products were tested within their shelf life on the basis of the legally recognized tests of the US Pharmacopeia for the major quality attributes of dosage unit uniformity and dissolution. These tests measure dosage consistency and drug release, respectively. The consistency of either attribute was used to calculate a process performance index to describe the variability in manufacturing. Results: All 252 drug product samples met the US market standards for dosage unit uniformity and dissolution, although the process performance index (Ppk) for dissolution fell below the level of 4-sigma capability (ie, <1 error per 1600) for 11 different manufacturers and for generics in 4 of 5 regions, including the US. As part of a retrospective analysis, manufacturers performing above the median Ppk for either dissolution or dosage unit uniformity submitted fewer product quality defect reports (mean field alert reports of 0.22 and 0.63, respectively) than those falling at or below the median Ppk for these attributes (mean field alert reports of 2.1 and 1.7, respectively). Conclusions and Relevance: All samples met the US market standards for dosage unit uniformity and dissolution, indicating acceptability for use by patients regardless of manufacturer or region. To our knowledge, this is the largest sampling study of pharmaceutical manufacturers for the US market and these data provide objective insight into the quality of prescription drugs with high manufacturing risks.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».