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Enregistrement W3117036619 · doi:10.1080/17512433.2021.1865798

Reliance: a smarter way of regulating medical products - The IPRP survey

2020· article· en· W3117036619 sur OpenAlexaff
Petra Doerr, Marie Valentin, Nobumasa Nakashima, Nick Orphanos, Gustavo Alves Andrade dos Santos, Georgios Balkamos, Agnès Saint-Raymond

Notice bibliographique

RevueExpert Review of Clinical Pharmacology · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBiomedical Ethics and Regulation
Établissements canadiensHealth Canada
Organismes subventionnairesWorld Health Organization
Mots-clésQuality (philosophy)Regulatory authorityProduct (mathematics)BusinessRegulatory scienceMedicinePublic relationsPublic administrationPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: A survey was conducted among national regulatory authorities’ members of the International Pharmaceutical Regulators Programme (IPRP) to collect and share experiences of reliance approaches. Reliance allows formally, or informally, one regulatory authority to use assessments made by other regulatory authorities while remaining responsible for the final decision. Reliance is an essential concept to increase the efficiency of the global regulatory oversight of medical products by national regulatory authorities.Areas covered: This article describes the findings and recommendations from the IPRP survey. It shows that reliance in the area of medical product oversight is broadly accepted. The first part presents the acceptance and reasons for accepting reliance including the need for trust, then gives examples of the most common areas for reliance, and explains the difference between unilateral or reciprocal reliance. Finally, the article analyzes the lessons learned including challenges and opportunities for reliance on regulatory authorities to facilitate patient access in their jurisdictions.Expert opinion: Regulatory reliance facilitates regulatory approvals and allows to use resources in a more efficient way and ultimately serves patients by facilitating earlier access to quality-assured, safe, and effective medicines.

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)0,036
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,084
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,036
Score d'incertitude au seuil0,191

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0360,084
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,003
Communication savante0,0040,006
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0020,005
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 Opus0,178
Tête enseignante GPT0,519
Écart entre enseignants0,342 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations21
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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