A Study on Pharmaceutical Drug Recall
Notice bibliographique
Résumé
The present study describes the pharmaceutical drug recall in different five countries to evaluate the drug recall that occurred in the last three successive years. The different countries have different regulations for drug recall. Drug product recall is an action taken to withdraw or remove a batch or an entire production run of drug product from distribution or use to return them to manufacturer.it is usually done due to deficiency in quality, safety and efficacy. In the USA, guidelines for drugs product recall are described under 21 CFR Parts 7, 107 and 1270. In Australia, guidelines for drugs product recall are described under section 65F of trade practices act 1974. In Canada, it includes under section 25 of Natural Health Products Regulations (NHPR). In India it includes under para 27 and 28 of schedule M. In South Africa SAHPRA (South African Health Products Regulatory Authority) guidelines are responsible for regulations of drug product recall. Majority of drug recalls occur in the United states due to various reasons. In 2020-2022 total 257 drugs were recalled in Last three years. In Canada and Australia 220 and 25 drugs are recalled respectively. India and South Africa have recalled 2 and 21 drugs respectively. By the observation we can conclude that India and South Africa have a smaller number of recalls. In the USFDA number of drug recalls are decreasing due to following up the laws and regulatory.
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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 | 0,004 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 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 ».