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Enregistrement W3127870523 · doi:10.1007/s40264-020-01033-z

Risk Management for the 21st Century: Current Status and Future Needs

2021· article· en· W3127870523 sur OpenAlex
Rania Mouchantaf, Doris Auth, Yola Moride, June Raine, Soon Young Han, Meredith Y. Smith

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueDrug Safety · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueHealth Systems, Economic Evaluations, Quality of Life
Établissements canadiensUniversité de MontréalHealth Canada
Organismes subventionnairesU.S. Food and Drug Administration
Mots-clésMedicineRisk managementRisk analysis (engineering)HarmonizationGuidelinePharmacovigilanceHealth careRisk assessmentManagement scienceEngineeringComputer scienceBusinessPharmacologyDrugPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,918
Score d'incertitude au seuil0,637

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,107
Tête enseignante GPT0,367
Écart entre enseignants0,259 · 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