US Food and Drug Administration regulatory reviewer disagreements and postmarket safety actions among new therapeutics
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To examine the association between regulatory reviewer disagreements and postmarket safety actions among novel therapeutics approved by the US Food and Drug Administration (FDA) between 2011 and 2015. Disagreements among FDA reviewers regarding the recommendation for a novel therapeutic's approval, its safety, the indicated patient population and/or other parameters of the drug's approval are common. However, the implications of such disagreements-particularly with respect to postmarket safety actions-are poorly understood. DESIGN: Cross-sectional study. SETTING: All novel therapeutics approved by the FDA between January 2011 and December 2015. PARTICIPANTS: None. MAIN OUTCOME MEASURES: Postmarket safety actions defined as new label warnings/increased warning severity, FDA safety communications and safety-related therapeutic withdrawals after the original regulatory approval. RESULTS: Among 174 novel therapeutics approved by the FDA between 2011 and 2015, 42 (24%) had at least one regulatory reviewer disagreement. Altogether, 156 instances of disagreement were observed. Following market approval, a total of 253 postmarket safety actions were taken by the FDA among all new therapeutics, with at least one postmarket safety action identified for 98 (56.3%) of the 174 novel therapeutic approvals. Overall, therapeutics that were the subject of disagreement during the FDA's review had fewer safety actions following approval compared with therapeutics in which no disagreement was observed (38.1% vs 62.1%; RR 0.61, 95% CI 0.41 to 0.92; p=0.006). Therapeutic approvals containing at least one reviewer disagreement also more often carried a black box warning at the point of approval (47.7% vs 31.1%; RR 1.53, 95% CI 1.02 to 2.30; p=0.05). CONCLUSIONS: This investigation of regulatory reviewer disagreements and postmarket safety actions among new therapeutics suggests that disagreements among regulatory reviewers may lead to important pre-emptive actions, potentially mitigating the need for postmarket safety actions to be taken.
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
Étiquettes directes de modèles (non validées)
Étiquettes de catégorie et de devis d'étude par modèle, issues des rondes d'étiquetage. C'est une sortie machine, non validée, et le désaccord entre modèles est livré comme donnée. Aucun devis ici n'est encore validé contre MEDLINE.
| Bras | Catégories | Devis d'étude | Confiance |
|---|---|---|---|
| gemma | aucune catégorie Domaine: non disponible · Genre: Empirique Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Observationnel | low |
| gpt | aucune catégorie Domaine: non disponible · Genre: Empirique Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Observationnel | high |
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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 validéeÉtiqueté directement par 2 modèles lisant le dossier complet.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».