Call to action: Harmonization of pharmacovigilance regulations for post‐marketing pregnancy and breastfeeding safety studies
Notice bibliographique
Résumé
Globally, more than 200 million women become pregnant each year, most of whom receive medications despite limited information on their safe use during pregnancy. The paucity of drug safety data on pregnant and breastfeeding women stems from the routine exclusion of this population from clinical trials due to scientific, ethical, regulatory and legal concerns. Consequently, at the time of initial drug approval, there may be scant safety data to inform the drug benefit-risk balance to the mother, foetus or infant. Although momentum is growing to include this underrepresented population in clinical trials, most information on drug exposure outcomes comes from data collected in the postmarketing setting. Regulatory guidance and legislation on medication use in pregnancy and breastfeeding were reviewed globally by the TransCelerate IGR PV Pregnancy and Breastfeeding Team. The International Conference of Harmonisation of Technical Requirements for Pharmaceuticals for Human Use (ICH) standards and Council for International Organizations of Medical Sciences guidelines served as benchmarks for national safety regulations and guidance. The landscape assessment identified a lack of harmonization of global regulations on research in pregnant and breastfeeding women and a lack of specific regulations on this topic in the majority of the territories included in the assessment. This article focuses on the ambiguities and lack of harmonization in global regulations on postmarketing pregnancy and breastfeeding safety studies. There is currently no ICH standard to guide these types of safety studies and, in most regions reviewed, there are no clear regulations or guidance on when and how to conduct them. While a challenging undertaking, greater clarity and harmonization would facilitate more timely completion of postmarketing pregnancy safety studies that would ultimately generate the critical data needed to optimize benefit-risk decisions for women who may conceive, as well as pregnant and breastfeeding women.
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 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 | 0,454 | 0,416 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,012 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,014 |
| Communication savante | 0,024 | 0,024 |
| Science ouverte | 0,020 | 0,017 |
| Intégrité de la recherche | 0,043 | 0,054 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,008 |
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».