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Record W7026664259

Avaliação da presença de nitrosaminas em medicamentos

2023· dissertation· pt· W7026664259 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenueRepositório Comum (Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal) · 2023
Typedissertation
Languagept
FieldComputer Science
TopicImage Processing and 3D Reconstruction
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsHealthcare system
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

O presente relatório de estágio, teve a duração de oito meses e foi realizado na empresa farmacêutica Bluepharma Indústria Farmacêutica S.A. O tema definido foi desenvolvido com o intuito de avaliar a presença de nitrosaminas em medicamentos. Ao longo dos últimos anos, as nitrosaminas foram detetadas em alguns medicamentos, nomeadamente em valsartan, irbesartan, losartan, ranitidina, nizatidina e metformina. Foi emitida, por parte das Autoridades Reguladoras competentes, uma ordem de retirada do mercado dos medicamentos referidos, uma vez que foi identificado que a presença de nitrosaminas apresenta graves problemas para a saúde humana, tornando-se mesmo num problema de saúde mundial. As nitrosaminas representam um desafio para a qualidade dos medicamentos devido ao potencial carcinogénico que apresentam para o ser humano. Por este motivo, as indústrias farmacêuticas necessitam de realizar um controlo de qualidade para garantir que o medicamento é seguro e eficaz para o consumidor. As várias Autoridades reguladoras EMA, FDA, ANVISA e Health Canada referem quais as medidas a seguir para diminuir ou mitigar a presença destas impurezas nos medicamentos. Trata-se de uma avaliação realizada em três etapas: etapa 1 – avaliação de risco, etapa 2 – testes confirmatórios e etapa 3 – medidas a implementar para mitigar o risco. Com esta avaliação imposta pelas Autoridades é possível controlar de forma eficaz a presença destas impurezas nos medicamentos, diminuindo assim o risco carcinogénico para o ser humano. As medidas impostas pelas Autoridades reguladoras foram aplicadas a um caso de estudo, nomeadamente um composto pertencente ao grupo dos antagonistas dos recetores da angiotensina II, também conhecidos como sartans. Estes medicamentos são utilizados no tratamento de doentes com hipertensão, insuficiência cardíaca e renal, possuem na sua estrutura química um anel tetrazole que pode levar à formação de nitrosaminas. Após a avaliação realizada ao medicamento sartan, com base no conhecimento atual e em todos os fatores de risco, conclui-se que o nível de risco é considerado alto para a presença de nitrosaminas (etapa 1). Adicionalmente, sendo um medicamento sartan, as Autoridades reguladoras recomendam a realização de testes confirmatórios (etapa 2), no entanto estes já teriam de ser realizados pelo facto do medicamento ter sido avaliado como risco alto. A execução dos testes confirmatórios referentes à etapa 2, levou à conclusão de que poderia ser feito um pedido às Autoridades para ser aplicado um skip testing, ou seja, analisar um número específico de lotes, e desta forma diminuir a análise destas impurezas em rotina, reduzindo assim os custos que estas representam.

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 distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.005
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies, Scholarly communication, Research integrity
Consensus categoriesMeta-epidemiology (narrow), Research integrity
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Simulation or modeling · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.561
Threshold uncertainty score0.999

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0050.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0030.003
Meta-epidemiology (broad)0.0030.001
Bibliometrics0.0020.004
Science and technology studies0.0030.001
Scholarly communication0.0060.002
Open science0.0050.001
Research integrity0.0030.004
Insufficient payload (model declined to judge)0.0000.001

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.

Opus teacher head0.019
GPT teacher head0.283
Teacher spread0.264 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; both teacher heads agree on what is shown here.

Study designSimulation or modeling
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations0
Published2023
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