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Enregistrement W3128399285 · doi:10.1111/bcp.14769

Paediatric pharmacotherapy and drug regulation: Moving past the therapeutic orphan

2021· review· en· W3128399285 sur OpenAlexaff
Charlotte Moore Hepburn, Michael Rieder

Notice bibliographique

RevueBritish Journal of Clinical Pharmacology · 2021
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePharmaceutical studies and practices
Établissements canadiensWestern UniversityUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEuropean unionOrphan drugMedicineMarketing authorizationDrugPharmacotherapyOff-label useGovernment (linguistics)Clinical trialDrug developmentPharmacologyBusinessInternational tradePsychiatryBioinformaticsPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The development of specific drug therapy for children was a paradigm-changing event that transformed paediatric medical practice. However, a series of tragedies involving drug treatment for children resulted in a gap developing between drug regulation and practice, with the majority of drugs used in child healthcare being used off-label, rendering children therapeutic orphans. Over the past two decades changes in drug regulation led by the US Food and Drug Administration and followed by the European Union's European Medicines Agency have led to substantial changes in how new drugs with potential use in children are studied and labelled. While these changes have substantially improved labelling for new drugs, there has been much less progress with older drugs. Although the unique challenges of conducting clinical research in children have been addressed by novel clinical trial designs, many of these innovations have not been translated into approaches accepted for the drug approval process. The regulations applying to the need for paediatric studies currently are only applicable in the United States and the European Union, and there is less impetus for paediatric labelling in other jurisdictions. This impacts on a number of issues beyond labelling, including the availability of child-friendly formulations. Finally, the impact of Brexit on paediatric drug studies in the UK remains unclear and is subject to ongoing negotiations between the UK government and the European Union.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
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: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,029

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0010,005
Communication savante0,0040,009
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0040,007
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,002

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.

Tête enseignante Opus0,169
Tête enseignante GPT0,515
Écart entre enseignants0,347 · 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

Citations19
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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