Notice bibliographique
Résumé
Abstract: Based on their Gross National Income (GNI) per capita, the World Bank has categorized 80 economies as HighIncome. Global pharmacovigilance rules are primarily driven by three major regulatory stakeholders: the Food and Drug Administration (FDA), the European Medicines Agency (EMA), and the Pharmaceuticals and Medical Devices Agency (PMDA). This article's goal is to provide an overview of pharmacovigilance systems and procedures in high-income nations, especially those that are also International Conference on Harmonization (ICH) members. Every high-income nation is a part of the WHO PIDM. Medication safety precautions are directly correlated with a nation's income level. The 10 intrepid members of the Uppsala Monitoring Center are from affluent nations and were among the first to act following the thalidomide catastrophe, establishing drug appraisal committees, launching ADR reporting forms, and implementing safety protocols. Although VigiBase is accessible, several nations have their own databases for data management and analysis, such as the FDA Adverse Event Reporting System, the French pharmacovigilance database, the EU's Eudravigilance system, and Canada's Vigilance online database. Strong pharmacovigilance systems are present in all high-income nations. The two international leaders in pharmacovigilance are the USFDA and EMA. The majority of wealthy nations adhere to EMA regulations. The degree of affluence in a nation directly affects the safety of medicines.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,006 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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 validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».