Pharmacovigilance in High-Income Countries: Current Developments and a Review of Literature
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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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,019 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».