MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4283271081 · doi:10.1200/op.21.00909

Clinical Benefit and Expedited Approval of Cancer Drugs in the United States, European Union, Switzerland, Japan, Canada, and Australia

2022· article· en· W4283271081 sur OpenAlex
Thomas J. Hwang, Aaron S. Kesselheim, Ariadna Tibau, ChangWon C. Lee, Kerstin Noëlle Vokinger

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueJCO Oncology Practice · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueHealth Systems, Economic Evaluations, Quality of Life
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesSchweizerischer Nationalfonds zur Förderung der Wissenschaftlichen Forschung
Mots-clésMedicineOrphan drugEuropean unionCancer drugsFood and drug administrationFamily medicineCancerEnvironmental healthBusinessInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: Regulatory agencies have sought to speed up the review of new cancer medicines and reduce delays in approval between countries. We examined trends in regulatory review times and association with clinical benefit for new cancer medicines in six jurisdictions: United States (Food and Drug Administration [FDA]), European Union (European Medicines Agency [EMA]), Switzerland (Swissmedic), Japan (Pharmaceuticals and Medical Devices Agency [PMDA]), Canada (Health Canada), and Australia (Therapeutic Goods Administration). METHODS: We studied all new cancer drugs approved in the six aforementioned jurisdictions from 2007 to 2020. We extracted all applicable expedited programs, total regulatory review times, and, for drugs first approved by the FDA, times to subsequent regulatory approval. Clinical benefit was assessed using the European Society for Medical Oncology-Magnitude of Clinical Benefit Scale value framework and ASCO-Cancer Research Committee's targets. Nonparametric Kruskal-Wallis test was used to compare total review times for high versus low clinical benefit drugs. RESULTS: One hundred and twenty eight drugs received initial approval in at least one of the six included jurisdictions. Most drugs approved by the FDA (91%) and Health Canada (59%) qualified for at least one expedited program within those jurisdictions, compared with 46% of EMA approvals and 18% of PMDA approvals. The FDA was the first regulator to approve 102 (80%) drugs. Delays in submission accounted for a median of 20.2% (EMA) to 83.8% (PMDA) of the time to subsequent approval. There was no association between high clinical benefit and shorter total review times. CONCLUSION: Most new cancer therapies were approved first by the FDA, and delays in submission of regulatory applications accounted for substantial delays in approving cancer drugs in other countries. Regulators should prioritize faster review for drugs with high clinical benefit.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,038
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,549
Score d'incertitude au seuil0,990

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0380,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,302
Tête enseignante GPT0,481
Écart entre enseignants0,179 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle