GLAD TIDINGS FOR INDIAN PHARMACEUTICAL INDUSTRY
Notice bibliographique
Résumé
Dear Reader, It is indeed heartening to note that the Indian Government has notified Rules for fast-track launch of new, breakthrough drugs including block-buster molecules, waiving or bypassing clinical trials in India under Chapter V of the Rules, where the relevant drug has already been approved in specified countries, such as the European Union, US, UK, Japan, Australia and Canada. This decision was announced through an executive order specifying the list of developed countries under Rule 101 of the New Drugs and Clinical Trials Rules (NCDT) 2019, issued by the DCGI, Dr. Rajeev Singh Raghuvanshi. For the time being, the list of drugs covered under the order for approval of new drugs, under Chapter X are restricted to those for treatment of orphan drugs (rare diseases), new drugs for special defence purposes and those used in pandemic diseases, gene and cellular therapy products. It is further to be noted that drugs having significant therapeutic advances over the standard care, are also covered under this notification waiving domestic clinical trials. Indirectly, this waiver will not only help State Government and other public procurement agencies such as DGHS and Ayushman Bharat to reduce expenditure in their budgets, but also do away with animal trials in India in line with Indian and global initiatives. This initiative to selectively waive clinical trials will be a boon to research-based Indian Pharma companies too, for introducing generic equivalents of these drugs having significant therapeutic benefits to patients.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,004 |
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; les deux têtes enseignantes 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 ».