Evaluación de los contenidos de información de medicamentos en un grupo de agencias reguladoras de medicamentos
Bibliographic record
Abstract
OBJETIVO: Evaluar las diferencias de informacion publicada por el Invima y otras Autoridades Reguladoras de Medicamentos en relacion a un grupo de variables seleccionadas y analizar las diferencias aplicando estrategias de visualizacion de datos. METODOLOGIA: Estudio descriptivo de corte transversal, en el cual se comparan las diferencias en la informacion de medicamentos publicada en las agencias reguladoras de medicamentos. Para la definicion de los criterios de comparacion, mas relevantes se utilizo la tecnica Delphi como metodologia de consenso. Las visualizaciones fueron desarrolladas en Roassal, en el entorno de programacion de Grafoscopio/Pharo. RESULTADOS Y CONCLUSIONES: De 24 variables en las que hubo acuerdo de considerarlas importantes y claves por el panel de expertos; el 96% se identificaron en la Aemps, MHRA e Infarmed; el 92% en Anmat, TGA, Anvisa, Health Canada y FDA; el 80% en Anamed. El grupo de agencias en las que se identifico una menor cantidad de informacion publicada fueron Cofepris, Invima, Direccion Nacional de Farmacias y Drogas de Panama, Digemid, Arcsa y el Ministerio de Salud publica de Uruguay en las que se identifico el 67%, 58%, 46%, 46%, 38% y 4%, respectivamente. Las ausencias comunes de informacion en el grupo de agencias con menor cantidad de informacion se presento en las variables relacionadas con usos fuera de indicacion (off-label), gestion del riesgo, efectos adversos, restricciones especiales, precauciones y advertencias, prospecto, almacenamiento y resumen de las caracteristicas del producto, es decir que mayor la limitacion se presenta en la informacion relacionada con prescripcion y uso.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.064 | 0.175 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".