MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W49093681 · doi:10.2310/7750.2013.13006

Preparing for Subsequent Entry Biologies in Dermatology and Rheumatology in Canada

2013· article· en· W49093681 sur OpenAlexafffundabout
Kim Papp, Marc Bourcier, Vincent Ho, Karen Burke, Boulos Haraoui

Notice bibliographique

RevueJournal of Cutaneous Medicine and Surgery · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueBiosimilars and Bioanalytical Methods
Établissements canadiensProbity Medical ResearchAmgen (Canada)Centre Hospitalier de l’Université de MontréalMoncton HospitalUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesHealth Canada
Mots-clésMedicineAuthorizationDeclarationMarketing authorizationAgency (philosophy)Alternative medicinePrior authorizationClinical trialFamily medicinePathologyPharmacologyBioinformaticsLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Patents on several biologics will expire in Canada in the coming years. As they expire, applications to market subsequent entry biologics (SEBs) may be filed in Canada. OBJECTIVE: To provide an understanding of the regulatory pathway and types of trials used for SEB authorization in Canada. METHODS: Health Canada's draft guidance on SEBs was reviewed in regards to key issues and challenges in the development and authorization of SEBs. RESULTS: Health Canada states that SEBs are not "generic biologics" and their authorization is not a declaration of pharmaceutical or therapeutic equivalence to the originator. The agency recommends that physicians make well-informed decisions regarding therapeutic interchange. CONCLUSIONS: Decisions on how to determine the place of SEBs in clinical practice for biologic-naive patients and those already receiving biologics should be made on a case-by-case basis, considering the patient's needs, the characteristics of the biologic required, and the clinical development programs of the applicable SEB.

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)0,014
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,018
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 enseignants0,086
Score d'incertitude au seuil0,505

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0140,018
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0070,005
Communication savante0,0050,001
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0040,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0130,002

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,261
Écart entre enseignants0,239 · 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

Citations4
Publié2013
Routes d'admission3
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Cutaneous Medicine and SurgeryMême sujetBiosimilars and Bioanalytical MethodsTravaux en français237 207