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Enregistrement W6980416583

Campaign manufacturing of highly active pr sensitising ingredients: a comparison between the GMPs of various regulatory agencies

2019· article· en· W6980416583 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueUnicam Scientific Publications (University of Camerino) · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePharmacological Effects of Medicinal Plants
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésProduction (economics)HarmonizationOrder (exchange)Certification
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION
\nHighly active or sensitising ingredients (API/SI) need special rules for their production. Cross-contamination and mix-ups represent the greatest dangers related to the manufacturing of API/SI.
\nThese risks are obviously greater in campaign manufacturing (CM) and therefore this type of production can only be performed using certified procedures able to guarantee non residue between the two different processes.
\n
\nNevertheless, as there is no global harmonization of GMPs, some nations require particular working conditions for manufacturing given products, while other countries require different ones. In this paper we have studied the problems related to the CM of API/SI under the different Regulatory Authorities, by analyzing and comparing their Good Manufacturing Practices (GMPs).
\n
\nMETHODS
\nWe studied the GMPs of the different Regulatory Agencies (EMA, CFDA, COFEPRIS, FDA, Health Canada, ANVISA, CDSCO, PIC/S, and WHO) in order to assess which Authorities allow CM for the production of the following categories of drugs: hormones, immunosuppressants, cytotoxic agents, API, biological preparations, steroids, antibiotics, cephalosporins, penicillin, carbapenems, beta-lactam derivatives.
\n
\nRESULTS
\nThe rules of the Regulatory Agencies we studied (regarding the production of API/SI) can be divided into three types: 
\n1) CM is permitted only where adequate technical/organisational measures are used as well as adequate cleaning measures that can guarantee the safety of the method: Health Canada, EMA, PIC/S, FDA.
\n2) CM is permitted for the production of certain classes of API/SI only in exceptional circumstances: CFDA, WHO, ANVISA. CFDA and WHO allow CM only for the production of “certain” API and in exceptional circumstances (without defining in the regulations which circumstances can be defined as exceptional). ANVISA allows the use of CM only in the case of serious emergencies (i.e.: war, fires, floods).
\n3) CM is not provided or mentioned: COFEPRIS, CDSCO.
\n
\nCONCLUSIONS
\nSignificant differences emerged between the GMPs Regulatory Authorities both as regards the classes of drugs that can be produced through CM and as regards the Agencies that authorize it.
\nThe pharmaceutical industry, in deciding which drugs can be produced according to the principles of CM, will have to use a Quality Risk Management and choose this production method only where the Regulatory Authority allows it and where there are procedures that can guarantee the elimination of the risk of cross-contamination.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,753
Score d'incertitude au seuil0,504

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,262
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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2019
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