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Enregistrement W3112986797 · doi:10.1007/s40264-020-01008-0

Effective Pharmacovigilance System Development: EFPIA-IPVG Consensus Recommendations

2020· review· en· W3112986797 sur OpenAlexaff
Tanja Peters, Nigel Soanes, Maya Abbas, Jabeen Ahmad, Jean-Christophe Delumeau, Esteban Herrero‐Martínez, Mélanie Paramananda, Johanna Piper, Fairouz Smail-Aoudia, Willemijn van der Spuij, Tina Veizovic, Gillian Winstanley

Notice bibliographique

RevueDrug Safety · 2020
Typereview
Langueen
DomainePharmacology, Toxicology and Pharmaceutics
ThématiquePharmacovigilance and Adverse Drug Reactions
Établissements canadiensAmgen (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPharmacovigilanceLegislationMedicineScope (computer science)BenchmarkingEuropean unionObligationBusinessMarketing authorizationRisk analysis (engineering)PharmacologyMarketingInternational tradePolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Pharmaceutical legislation provides a legal framework to ensure the safe and effective use of medicines. This framework requires national regulatory authorities (NRAs) to establish and maintain a pharmacovigilance system (PV system) stating and enforcing the regulatory commitments that key stakeholders, including marketing authorisation holders (MAHs), are required to fulfil. In recent years, national legislative bodies and NRAs across the world have issued a significant amount of legislation and guidance enforcing the obligation to perform pharmacovigilance activities. In countries where the NRA is a member of the International Council for Harmonisation of Technical Requirements for Pharmaceuticals for Human Use (ICH), safety management requirements are generally consistent with ICH guidelines. In a number of countries beyond this scope, requirements may deviate from internationally agreed standards, adding a substantial complexity and increasing burden on the stakeholders involved, whilst the benefit for patients' safety may not be evident. Committed to fulfilling safety-regulatory obligations in any country where a product licence is held, global pharmaceutical companies have accumulated a broad and deep experience acquired whilst meeting the expectations of a large array of diverse PV systems across the world. These range from sub-optimal frameworks, according to the World Health Organization (WHO) Global Benchmarking Tool, to highly effective resource-optimised PV systems. In order to support countries creating or further developing their PV systems, especially where infrastructure and resources are limited, the European Federation of Pharmaceutical Industries and Associations (EFPIA) International Pharmacovigilance Group (IPVG) has developed consensus recommendations consistent with harmonised standards for the development and step-wise implementation of key PV system components. These recommendations endorsed by the EFPIA membership constitute the focus of this review article.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,173
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,172
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,173
Score d'incertitude au seuil0,917

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1730,172
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,010
Bibliométrie0,0100,007
Études des sciences et des technologies0,0030,005
Communication savante0,0140,013
Science ouverte0,0160,013
Intégrité de la recherche0,0290,020
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0160,013

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 Opus0,135
Tête enseignante GPT0,476
Écart entre enseignants0,341 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations23
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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