Prediction of therapeutic value of new drugs approved by health Canada from 2011−2020: A cross-sectional study
Notice bibliographique
Résumé
ObjectivesTo examine whether a combination of three characteristics of new drugs – review type, outcome of premarket trials (surrogate or clinical) and first-in-class is associated with significant therapeutic value.DesignCross-sectional analysis of new drugs approved by Health Canada from January 1, 2011 to December 31, 2020.SettingCanada.ParticipantsNew drugs approved by Health Canada for which therapeutic evaluations, trial outcomes and first-in-class status was available.Main outcome measuresDistribution of therapeutic value (major, moderate, little to no) depending on how many of the three characteristics were present for each drug.ResultsHealth Canada approved 340 drugs of which 243 had data available for analysis. If all three characteristics were present 10 out of the 20 drugs had a major therapeutic rating. Conversely if none were present only 2 drugs out of 37 had a major therapeutic rating.ConclusionThis study introduces a new evaluation method for determining whether new drugs will have major therapeutic value that appears to be more successful than relying only on the type of review that drugs receive.
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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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 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 ».