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Enregistrement W4365799752 · doi:10.1093/jlb/lsad008

Lessons from Canada’s notice of compliance with conditions policy for the life-cycle regulation of drugs

2023· article· en· W4365799752 sur OpenAlexafffundabout
Melanie McPhail, Howard Zhang, Zohra Bhimani, Tania Bubela

Notice bibliographique

RevueJournal of Law and the Biosciences · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiquePharmaceutical Economics and Policy
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesHealth CanadaSimon Fraser UniversityGenome British ColumbiaPublic Health AgencyPublic Health Agency of CanadaGenome Canada
Mots-clésNoticeCompliance (psychology)MedicineBusinessPolitical sciencePsychologyLawSocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,315
Score d'incertitude au seuil0,918

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,089
Tête enseignante GPT0,324
Écart entre enseignants0,234 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations4
Publié2023
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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