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Enregistrement W3158746796 · doi:10.1002/0471266949.bmc276

Clinical Development – A Primer

2021· other· en· W3158746796 sur OpenAlexaboutno aff
Siddharth Chachad

Notice bibliographique

RevueBurger's Medicinal Chemistry and Drug Discovery · 2021
Typeother
Langueen
DomaineMathematics
ThématiqueStatistical Methods in Clinical Trials
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésClinical trialBiosimilarRegulatory scienceDrug developmentMedicineNew product developmentProduct (mathematics)BusinessAgency (philosophy)Quality (philosophy)Process managementDrugPharmacologyMarketingPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Objective : Clinical development of a drug product is a long and complex process, so it is rather impossible to capture all the aspects of this process in details in this article. Accordingly, the key objective of this article is to present an overview of how a new medicinal product undergoes clinical evaluation to ensure that ultimately quality medicine with proven safety and efficacy is delivered to the end user, i.e. patient who consumes it for health benefit. An attempt is also made to briefly cover clinical development of biological drugs, which can require a different approach to supporting the dose justification and assessing immunogenicity risks as compared to chemically synthesized drug products. Method : The information covered in this article is based on personal experience in the area of clinical development for regulatory submissions worldwide, regulatory guidance documents and legislations, as well as extensive literature surveillance using key terms such as clinical research, phases of development, efficacy, safety, new drug product, new chemical entity, new therapeutic entity, generics, biologics and biosimilars, oncology trials, modeling, and simulation. Clinical development is a process driven not only by science and regulations but also significantly by cost and time. The interested reader is encouraged to review clinical trial guidelines on the Food and Drug Administration (FDA) website and websites of other regulatory authorities such as European Medicines Agency (EMA), Therapeutic Goods Administration (TGA), and Health Canada. Those with further interest may also visit Clinical Trial Registry websites including www.clinicaltrials.gov to get familiar to different types of clinical study designs across phases of development carried out by sponsors as research studies or in pursuance of their marketing authorization applications.

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)0,023
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,031
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: Sans objet
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,023
Score d'incertitude au seuil0,119

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0230,031
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,004
Études des sciences et des technologies0,0020,010
Communication savante0,0110,017
Science ouverte0,0040,008
Intégrité de la recherche0,0100,018
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0200,021

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 Opus0,274
Tête enseignante GPT0,506
Écart entre enseignants0,233 · 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
GenreMéthodes

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

En bref

Citations0
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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