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Enregistrement W4310776690 · doi:10.1007/s40259-022-00568-0

The Global Landscape of Manufacturers of Follow-on Biologics: An Overview of Five Major Biosimilar Markets and 15 Countries

2022· article· en· W4310776690 sur OpenAlexaboutno aff
Kevin Klein, Mümün Gencoglu, Jens Heisterberg, Virginia Acha, Pieter Stolk

Notice bibliographique

RevueBioDrugs · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueBiosimilars and Bioanalytical Methods
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiosimilarChinaMedicineBiopharmaceuticalEuropean unionBusinessProduct (mathematics)International tradeBiotechnologyGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Current knowledge is limited about which manufacturers are active in the global field of biopharmaceutical product development and how many unique follow-on biologics are approved in global markets. OBJECTIVE: This study aimed to provide a cross-sectional overview of manufacturers of follow-on biologics approved in 15 large countries from different regions of the world, as well as in five major biosimilar markets with long established biosimilar frameworks. METHODS: We screened national drug databases to identify follow-on biologics and their manufacturers approved in 15 countries in Asia, Africa, Latin America and the rest of the world, as well as five major biosimilar markets: the European Union (including the UK), USA, Canada, Australia and Japan. RESULTS: This study identified a total of 304 follow-on biologics from different manufacturers for 18 active substance classes included in the analysis. Of these, 67 products are approved as biosimilars in at least one of the five major biosimilar markets. A total of 140 (46%) follow-on biologics are manufactured in India or China, of which only eight (seven from India and one from China) are approved as biosimilars in any of the five major biosimilar markets. This study found that the majority of follow-on biologics are only approved in the respective country of manufacturing. A small number of manufacturers, primarily from India and Argentina, supply their products to other regions in the world. As some countries have less stringent regulatory approaches for biosimilars, or have only recently implemented biosimilar guidance in line with World Health Organization standards, follow-on biologics could have been approved that would not be considered biosimilars according to the World Health Organization standards. CONCLUSIONS: With this study, we try to contribute to discussions on creating more transparency about global approvals of follow-on biologics and promoting access to high-quality biosimilars in countries around the world.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0050,007
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,300
Écart entre enseignants0,272 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations19
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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