Reforming the Regulation of Therapeutic Products in Canada: The Protecting of Canadians from Unsafe Drugs Act (Vanessa’s Law)
Notice bibliographique
Résumé
Enacted November 2014, Vanessa’s Law amends the Food and Drugs Act to give Health Canada greater powers to compel the disclosure of information, recall drugs and devices, impose fines and injunctions, and collect post-market safety information. The Act amends seriously outdated legislation that had been in place since 1954. While the explicit goals of the Act are to improve patient safety and provide transparency, it also establishes a regulatory framework that facilitates investment in the burgeoning field of biotechnology. While regulatory reform was already on the public agenda, public awareness of litigation against large pharmaceutical firms combined with the championing of the legislation by Conservative MP Terence Young, whose daughter Vanessa died from an adverse drug reaction, pushed the legislation through to implementation. Many key aspects of the Act depend upon the precise nature of supporting regulations that are still to be implemented. Despite the new powers conferred by the legislation on the Minister of Health, there is some concern that these discretionary powers may not be exercised, and that Health Canada may not have sufficient resources to take advantage of these new powers. Given experience to date since enactment, the new legislation, designed to provide greater transparency vis-à-vis therapeutic products, may actually have a chilling effect on independent scrutiny.
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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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».