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Enregistrement W4399139284 · doi:10.31579/2578-8949/156

Pharmaceutical Product Liability

2024· article· en· W4399139284 sur OpenAlexfundno aff
Rehan Haider

Notice bibliographique

RevueDermatology and Dermatitis · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePharmaceutical Quality and Counterfeiting
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversity of KarachiUniversity of Calgary
Mots-clésProduct liabilityBusinessLiabilityProduct (mathematics)AccountingMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Pharmaceutical crop liability contains the permissible responsibility of drug associations for the safety and efficiency of their output. In the context of healthcare, place cures play a pivotal function in the situation, and the ramifications of drug brand liability are deep. This responsibility extends to differing stakeholders, including drug manufacturers, distributors, and consistent healthcare professionals. Key determinants in determining liability include production defects, inadequate warnings or demands, and breaches of supervisory standards. Adverse belongings, surprising risks, or manufacturing wrongs can bring about lawsuits, settlements, or supervisory actions against drug parties. Recent years have visualized a surge before a court of law surrounding drug amounts, driven by concerns about overreactions, incompetent testing, and hostile shopping practices. High-profile cases, such as those including opioid drugs and defective healing instruments, have highlighted the complex interaction between community health, allied responsibility, and allowable responsibility. To a degree, regulatory bodies, such as the FDA in the United States, play a critical role in supervising drug products' security and efficiency. However, their oversight doesn't absolve parties of liability if products are found to be broken or harmful. In reaction, drug companies invest laboriously in research and development, control of product quality, and risk administration to mitigate potential responsibilities. Understanding drug product burden is essential for assuring patient safety, guaranteeing fair rectification for harm caused by drugs, and maintaining count on the healthcare system as a whole. As medical sciences advance and new drugs come to market, guiding along the route, often over water, the allowable landscape of drug-device liability debris is a fault-finding challenge for both manufacturing collaborators and consumers.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,057
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,156
Score d'incertitude au seuil0,523

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,057
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0040,003
Études des sciences et des technologies0,0050,005
Communication savante0,0120,007
Science ouverte0,0040,008
Intégrité de la recherche0,0140,009
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,1560,114

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 Opus0,040
Tête enseignante GPT0,377
Écart entre enseignants0,337 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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

En bref

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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