Pharmacovigilance in High-Income Countries: Current Developments and a Review of Literature
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.
Notice bibliographique
Résumé
The world bank has classified 80 economies based on their Gross National Income (GNI) per capita as High-Income. European Medicines Agency (EMA), Food and Drug Administration (FDA), and Pharmaceuticals and Medical Devices Agency (PMDA) are the major regulatory stakeholders driving global pharmacovigilance regulations. The purpose of this article is to describe pharmacovigilance systems and processes in high-income countries, particularly those that are also members of the International Conference on Harmonization (ICH). All high-income countries are members of the WHO PIDM. The income level of a country has a direct relationship with medicine safety measures. All ten pioneering members of the Uppsala monitoring centre are from high-income countries and were the first responders after the thalidomide tragedy by making drug evaluation committees, introducing the ADR reporting forms and taking safety measures. Despite access to the VigiBase, some countries have separate databases for managing and analyzing data like Canada Vigilance online database, FDA Adverse Event Reporting System, the French pharmacovigilance database and European Union's system Eudravigilance. All high-income countries have robust pharmacovigilance systems. USFDA and EMA are the world leaders in the field of pharmacovigilance. Most high-income countries follow EMA guidelines. Medicine safety is directly influenced by a country's income level.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 découle