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Enregistrement W4401190582 · doi:10.17803/1994-1471.2024.164.7.122-137

Medicine in the Digital Era: Legal Aspects of the Use of Cell and Gene Therapy in Foreign Countries

2024· article· en· W4401190582 sur OpenAlexaboutno aff
Д. В. Пономарева, М. В. Некотенева

Notice bibliographique

RevueActual Problems of Russian Law · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBiomedical Ethics and Regulation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGenetic enhancementPolitical scienceGeneMedicineComputational biologyBiologyGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The paper examines the experience of legal regulation of the use of cell and gene therapy products, including CAR-T technologies, in the Anglo-Saxon legal system. It is noted that a significant obstacle to the development of CAR-T therapy, as well as cell and gene therapy in general, is the absence in most countries of the world of comprehensive legal regulation of the use of such innovative methods of treating diseases. Currently, this problem is relevant for the Russian Federation, where cell and gene therapy drugs are actively being developed. The paper provides a detailed overview of the main relevant documents from Australia, the United States of America and Canada, analyzes specific cases illustrating successful law enforcement practice, and examines the mechanisms of self-regulation in the area under study. In conclusion, the authors formulate the key problems and ways to improve legal regulation as to cell and gene therapy drugs application in the Russian Federation. The authors recommend that the best practices of these foreign countries be used, taking into account its critical understanding for the development of appropriate regulatory regulation in the Russian Federation and integration associations with its participation.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,034

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0060,013
Communication savante0,0080,003
Science ouverte0,0000,003
Intégrité de la recherche0,0040,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,259
Écart entre enseignants0,230 · 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
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

Citations1
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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