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Enregistrement W3116136320 · doi:10.1177/0020731420979824

Regulators, Pivotal Clinical Trials, and Drug Regulation in the Age of COVID-19

2020· article· en· W3116136320 sur OpenAlexaffabout
Joel Lexchin, Janice Graham, Matthew Herder, Tom Jefferson, Trudo Lemmens

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Health Services · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueHealth Systems, Economic Evaluations, Quality of Life
Établissements canadiensDalhousie UniversityUniversity of TorontoYork University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésClinical trialTransparency (behavior)Regulatory agencyFlexibility (engineering)Agency (philosophy)Food and drug administrationDrug approvalMedicineRegulatory scienceCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Drug developmentRegulatory affairsDrugPublic relationsPolitical sciencePharmacologyDiseasePublic administrationLawInfectious disease (medical specialty)PathologyEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Medicine regulators rely on pivotal clinical trials to make decisions about approving a new drug, but little is known about how they judge whether pivotal trials justify the approval of new drugs. We explore this issue by looking at the positions of 3 major regulators: the European Medicines Agency, Food and Drug Administration, and Health Canada. Here we report their views and the implications of those views for the approval process. On various points, the 3 regulators are ambiguous, consistent, and demonstrate flexibility. The range of views may well reflect different regulatory cultures. Although clinical trial information from pivotal trials is becoming more available, regulators are still reluctant to provide detailed information about how that information is interpreted. As medicines and vaccines come up for approval for treatment of COVID-19, transparency in how pivotal trials are interpreted will be critical in determining how these treatments should be used.

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)0,277
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,388
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: Commentaire
Score de désaccord entre enseignants0,277
Score d'incertitude au seuil0,892

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,2770,388
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0060,060
Communication savante0,0270,035
Science ouverte0,0030,009
Intégrité de la recherche0,0370,056
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,539
Tête enseignante GPT0,551
Écart entre enseignants0,012 · 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.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreCommentaire

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

En bref

Citations17
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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