Risk Management for the 21st Century: Current Status and Future Needs
Notice bibliographique
Résumé
Global adoption of risk management principles outlined in the International Conference on Harmonisation (ICH) E2E guideline and the Council for International Organizations of Medical Sciences (CIOMS) Working Group VI guidance introduced greater proactivity and consistency into the practice of pharmacovigilance and benefit-risk management throughout the lifecycle of a drug. However, following the release of these guidelines there have been important advances in the science and practice of risk minimisation itself, especially in terms of how risk minimisation measures (RMMs) are designed, implemented, disseminated and evaluated for effectiveness in real-world healthcare settings. In this article, we describe how the field of design, implementation, dissemination and evaluation of RMMs has advanced in recent years while highlighting current areas of challenge and possible solutions. Where possible we cite global examples to demonstrate how evidence-based approaches have informed the development of RMMs. In this context, while taking into consideration local healthcare system policies and national legislations, we conclude with a call for a global effort to harmonise certain areas that focus on, but are not limited to, standardising certain terms and definitions, consistent application of robust methodologies, and outline of best practices for risk minimisation design, implementation, and dissemination.
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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 | 0,095 | 0,101 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,020 |
| Communication savante | 0,019 | 0,028 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,016 | 0,020 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,002 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».