Use of priority and provisional approval pathways by the Australian Therapeutic Goods Administration in approving new medicines: a cross-sectional study
Notice bibliographique
Résumé
Objective Examine the use of priority and provisional approval pathways by the Australian Therapeutic Goods Administration (TGA) for evaluating new medicines. Methods This observational study assessed all new medicines approved by the TGA between 1 January 2018 and 18 October 2021. It examined how frequently priority and provisional approval pathways are being used, the conditions which the medicines are being approved to treat, how long medicines are spending in the approval pathways, the additional therapeutic value of the medicines being approved through these pathways and how the use of the pathways compares with similar regulatory pathways used by Health Canada. Results The TGA approved 138 new medicines in the time period under study, of which 33 were approved through either the priority or provisional approval pathways. Sixteen were approved to treat cancer. It took the TGA a mean of 130 (95% CI 118, 143) and 144 (95% 101, 188) working days for priority and provisional pathways, respectively. Therapeutic evaluations were available for 16 of these medicines and 11 offered little to no therapeutic gain over existing medicines. There was moderate agreement between the TGA and Health Canada in their use of these pathways (Kappa = 0.5458, 95% CI 0.3900, 0.7016). Conclusions The priority and provisional approval pathways are now being used by the TGA for about one-third of all new medicine approvals. Although the medicines approved in these ways are moving through the review process more quickly than those approved through the standard approval pathway, the majority of these medicines, for which an evaluation of therapeutic value is available, do not offer any substantial additional therapeutic value over existing medicines.
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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 | 0,023 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».