Association between FDA and EMA expedited approval programs and therapeutic value of new medicines: retrospective cohort study
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Objective To characterize the therapeutic value of new drugs approved by the US Food and Drug Administration (FDA) and European Medicines Agency (EMA) and the association between these ratings and regulatory approval through expedited programs. Design Retrospective cohort study. Setting New drugs approved by the FDA and EMA between 2007 and 2017, with follow-up through 1 April 2020. Data sources Therapeutic value was measured using ratings of new drugs by five independent organizations (Prescrire and health authorities of Canada, France, Germany, and Italy). Main outcome measures Proportion of new drugs rated as having high therapeutic value; association between high therapeutic value rating and expedited status. Results From 2007 through 2017, the FDA and EMA approved 320 and 268 new drugs, respectively, of which 181 (57%) and 39 (15%) qualified for least one expedited program. Among 267 new drugs with a therapeutic value rating, 84 (31%) were rated as having high therapeutic value by at least one organization. Compared with non-expedited drugs, a greater proportion of expedited drugs were rated as having high therapeutic value among both FDA approvals (45% (69/153) v 13% (15/114); P<0.001) and EMA approvals (67% (18/27) v 27% (65/240); P<0.001). The sensitivity and specificity of expedited program for a drug being independently rated as having high therapeutic value were 82% (95% confidence interval 72% to 90%) and 54% (47% to 62%), respectively, for the FDA, compared with 25.3% (16.4% to 36.0%) and 90.2% (85.0% to 94.1%) for the EMA. Conclusions Less than a third of new drugs approved by the FDA and EMA over the past decade were rated as having high therapeutic value by at least one of five independent organizations. Although expedited drugs were more likely than non-expedited drugs to be highly rated, most expedited drugs approved by the FDA but not the EMA were rated as having low therapeutic value.
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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 | 0,009 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».