c4c: Paediatric pharmacovigilance: Methodological considerations in research and development of medicines for children – A c4c expert group white paper
Notice bibliographique
Résumé
Children frequently respond differently to therapies compared to adults. Differences also exist between paediatric age groups for pharmacokinetics and pharmacodynamics in both efficacy and safety. Paediatric pharmacovigilance requires an understanding of the unique aspects of children with regard to, for example, drug response, growth and development, clinical presentation of adverse drug reactions (ADRs), how they can be detected and population-specific factors (e.g., more frequent use of off-label/unlicensed drugs). In recognition of these challenges, a group of experts has been formed in the context of the conect4children (c4c) project to support paediatric drug development. This expert group collaborated to develop methodological considerations for paediatric drug safety and pharmacovigilance throughout the life-cycle of medicinal products which are described in this article. These considerations include practical points to consider for the development of the paediatric section of the risk management plan (RMP), safety in paediatric protocol development, safety data collection and analysis. Furthermore, they describe the specific details of post-marketing pharmacovigilance in children using, for example, spontaneous reports, electronic health care records, registries and record-linkage, as well as the use of paediatric pharmacoepidemiology studies for risk characterisation. Next the details of the assessment of benefit-risk and challenges related to medicinal product formulation in the context of a Paediatric Investigation Plan (PIP) are presented. Finally, practical issues in paediatric signal detection and evaluation are included. This paper provides practical points to consider for paediatric pharmacovigilance throughout the life-cycle of medicinal products for RMPs, protocol development, safety data collection and analysis and PIPs.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,017 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».