Pharmaceutical Analytics: Methods of Analysis of Medicinal Products and their Quality Control
Notice bibliographique
Résumé
The importance of evaluating the quality of medicinal products is determined by their impact on public health, therefore there are many analytical methods for controlling the chemical composition and bioequivalence of medicines. Falsification of medicines and determining the composition of generics also remain a serious problem, therefore the search and systematization of modern methods of identifying the quality of medicines and methods of combating illegal medicines are relevant and timely. The purpose of the study is to determine effective methods of assessing the quality of medicines and methods of combating falsified medicines, which would meet the country’s demands in conditions of war and economic crisis. The research used methods of analysis, synthesis, systematization, statistical comparison of groups using Student’s t-test, survey and generalization of results. The obtained results revealed alternative methods of quality control of medicinal products in the conditions of economic and war crisis. We identified the prospect of introducing drug marking and assisting pharmaceutical manufacturers and distributors in drug marking. A low level of awareness of the population regarding the methods of assessing the quality of medicinal products and the algorithm of actions in case of detection of low-quality medicinal products was revealed. Among the doctors, there was also an insufficient level of knowledge regarding the assessment of the quality of medicines, which requires the introduction of training of doctors in this field and educational work among the population.
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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 | 0,025 | 0,031 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
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 ».