Lessons from Canada’s notice of compliance with conditions policy for the life-cycle regulation of drugs
Notice bibliographique
Résumé
Innovative health technologies are not well regulated under current pathways, leading regulators to adopt contextual, life-cycle regulatory models, which authorize drugs based on earlier clinical evidence subject to the conduct of post-market trials that confirm clinical benefit and safety. In this paper, we evaluate all drugs authorized in Canada under the Notice of Compliance with conditions (NOC/c) policy from 1998 to 2021 to analyze its function, identify challenges and areas for improvement, and make recommendations to inform Health Canada's regulatory reforms. We analyzed a sample of 148 drugs authorized between 1998 and 2021, including characteristics about the pre- and post-market clinical trials, finding that most NOC/c authorizations are based on one, single-arm clinical trial using a surrogate endpoint. Post-market trials are more likely to be randomized, Phase III trials but mostly use surrogate endpoints. Based on our findings, we recommend increasing decision-making transparency throughout the regulatory process, developing comprehensive eligibility criteria for selecting appropriate health technologies, modernizing pre-market evidence requirements, adopting a more active role in designing post-market trials, and utilizing automatic expiry, stronger penalties, and ongoing disclosure of the status of post-market trials to promote compliance.
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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 | 0,059 | 0,155 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,009 |
| Communication savante | 0,015 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,009 | 0,013 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».