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Enregistrement W6908969586 · doi:10.34746/f73y-7k67

Bonnes Pratiques de Distribution des Produits Sensibles (Médicaments)

2022· report· fr· W6908969586 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueUniversité de technologie de Compiègne · 2022
Typereport
Languefr
DomaineArts and Humanities
ThématiqueHistorical Art and Culture Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDistribution (mathematics)Pulmonary medicineBlood preservation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Le transport des médicaments est un des enjeux majeurs du secteur pharmaceutique. Ce secteur représente un marché global de 870 milliards de dollars. La France est le 4ème marché européen pour un chiffre d'affaire global de près de 51,4 milliards d'euros en 2010, en progression de 2,4% par rapport à 2009. L’évolution des technologies pharmaceutiques et l’apparition sur le marché de produits présentant divers types de sensibilités ont poussé les laboratoires pharmaceutiques et les autorités sanitaires à être de plus en plus prudents, vu les enjeux de sécurité sanitaire et économiques qui en découlent. Dans cette optique, de nombreux référentiels ont été développés afin de maitriser le transport des produits pharmaceutiques : Bonnes Pratiques de Distribution (BPD) Française n°2000/9bis, Lignes Directrices Européenne 94/C 63/03, WHO, FDA, Lignes Directrices Canadienne GUI0001. Cependant rares sont celles qui abordent spécifiquement le transport des produits sensibles. Ce projet a donc pour but de porter un regard sur l'état actuel des guides en circulation afin d'en tirer un outil d’autodiagnostic pertinent et à même de répondre aux exigences croissantes du secteur. Pour ce faire, les BPD Françaises ont été la base de l’établissement de cette grille d’autodiagnostic, complétées par les référentiels préalablement cités, puis adaptées selon le type de sensibilité en renforçant les étapes clés de la distribution (réception, stockage , transport). L'image ainsi obtenu permet une vision claire des acteurs et des niveaux d'exigence sur ce marché très compétitif et exigeant en termes de qualité, conformité et sécurité pour les patients.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,469
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0050,002
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,225
Écart entre enseignants0,191 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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