Comparison of the registration process of the medicines control authority of Zimbabwe with Australia, Canada, Singapore, and Switzerland: benchmarking best practices
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Benchmarking regulatory systems of low- and middle-income countries with mature systems provides an opportunity to identify gaps, enhance review quality, and reduce registration timelines, thereby improving patients' access to medicines. The aim of this study was to compare the medicines registration process of the Medicines Control Authority of Zimbabwe (MCAZ) with the regulatory processes in Australia, Canada, Singapore, and Switzerland. METHODS: A questionnaire that standardizes the review process, allowing key milestones, activities and practices of the five regulatory authorities was completed by a senior member of the divisions responsible for issuing marketing authorizations. RESULTS: The MCAZ has far fewer resources than the regulatory authorities in the comparator countries, but employs three review models, which is in line with international best practice. The MCAZ registration process is similar to the comparator countries in key milestones monitored, but differs in the target timelines for these milestones. The MCAZ is comparable to the comparator authorities in implementing the majority of good review practices, although it significantly lags behind in transparency and communication. CONCLUSION: This study identified the MCAZ strengths and opportunities for improvement, which if implemented, will enable the achievement of its vision to be a leading regulatory authority in Africa.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».