The utility of <scp>real‐world</scp> evidence for benefit‐risk assessment, communication, and evaluation of pharmaceuticals: Case studies
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: In recent years, novel types of real-world evidence (RWE) have played a role in various decision-making processes relating to medicinal products, including regulatory approval, patient access, health technology assessment, safety monitoring, clinical use, and post-approval lifecycle management. We therefore reviewed the potential utility of RWE in the cycle of medicinal product benefit-risk (BR) assessment, communication/risk minimization and evaluation ("BRACE"). METHODS: A convenience sample of illustrative studies was drawn from the published literature and examined. Specifically, we examined the purpose for using RWE, the type of RWE used, its novelty and how it might be integrated with other data and activities of the BRACE cycle, and how it contributed to regulatory decision-making. RESULTS: Eight studies were selected with each illustrating a different activity in the BRACE cycle ranging from BR assessment in the preapproval setting, post-approval assessment of safety or effectiveness, communicating BR information to patients and healthcare professionals, and evaluating the effectiveness of risk minimization initiatives to support a positive BR balance. CONCLUSIONS: RWE has an important role in informing regulatory decision-making regarding the BR management of medicines. With increasing digitalization, facilitating data collection and stakeholder engagement in health, this role is only expected to expand in the future. To reach the full potential of RWE, both regulators and sponsors will need to be familiar with a range of existing and emerging methods for generating and analyzing such evidence appropriately and achieve convergence regarding how different types of RWE can best be used to inform BR management and decision-making.
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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 | 0,222 | 0,409 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,012 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,007 |
| Communication savante | 0,010 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».