Roles and Rules of Some Regulatory Agencies around the World during COVID-19 Pandemic
Notice bibliographique
Résumé
Objective: Collecting and synthesizing relevant data on COVID-19 from official sources of some different regulatory agencies around the world. Methods: The information and actions related to responding to the COVID-19 situation were collected from the websites of some regulatory agencies, including the US Food and Drug Administration (FDA), the European Medicines Agency (EMA), Health Canada (HC), Swiss Agency for Therapeutic Products (Swissmedic), and the Australian Therapeutic Goods Administration (TGA). Results: All the regulatory agencies help in expediting the development of COVID-19 treatments and medical devices. These agencies also developed an international regulatory collaboration to develop cure models for the pandemic. While some of the agencies conduct the COVID-19 testing, like the US FDA, the others do not. The agencies also differ in their approaches towards resolving the pandemic. FDA and EMA are more aggressive in a way that they prioritize more testing and hospitalization coverage. However, as of the 22nd of June 2021, the FDA authorized the highest number (388) of diagnostic COVID-19 test kits followed by TGA (128), and EMA (88). Conclusions: Although the regulatory agencies differ in their approaches towards resolving pandemic COVID-19, all regulatory agencies help in expediting the development of COVID-19 treatments and medical devices.
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 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 | 0,107 | 0,167 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,005 |
| Communication savante | 0,013 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».