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Record W7104261076 · doi:10.71781/2565

L'Agence canadienne des médicaments : repenser la gouvernance en matière de gestion des risques dans le domaine des médicaments

2023· dissertation· fr· W7104261076 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenuePapyrus : Institutional Repository (Université de Montréal) · 2023
Typedissertation
Languagefr
FieldHealth Professions
TopicHealthcare Systems and Practices
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsContext (archaeology)Risk preventionHuman immunodeficiency virus (HIV)

Abstract

fetched live from OpenAlex

La gestion des risques est désormais au centre de l’encadrement juridique de la mise en marche des médicaments au Canada. Les réformes successives ont intégré des mesures de gestion des risques capables de répondre aux exigences de qualité, de sécurité et d’innocuité des produits pharmaceutiques. Le droit pharmaceutique canadien repose sur des principes harmonisés afin de répondre aux exigences des négociations sanitaires et commerciales guidées par la globalisation. Malgré les efforts fournis pour mettre en place des mesures de gestion des risques destinées à maintenir un niveau de risque peu élevé, le nombre de retraits de médicaments justifiés par un manque de qualité, de sécurité ou d’efficacité demeure élevé depuis plusieurs années. Parmi les explications, celle des manquements nombreux de la part de Santé Canada, autorité régulatrice et de contrôle, demeure centrale. Ces lacunes sont dues d’une part, à un manque de ressources financières et humaines, laissant des vides dans la surveillance tout au long du cycle de vie du médicament. D’autre part, un pluralisme de clientèle caractérisé par un rapprochement avec les industries pharmaceutiques a freiné les réformes permettant un renforcement des contrôles et de la transparence nécessaires à la mise en place de la gestion des risques. Afin de remédier à cette situation, il est nécessaire de repenser la gouvernance en matière de gestion des risques. En effet, l’agence, modèle de gouvernance plus souple, permettrait de répondre plus adéquatement aux variations du niveau du risque. S’appuyant sur les principes de « Gouvernement ouvert » et de New Public Management, elle adaptera les mesures de gestion des risques en tenant compte des alertes sociales, guidera Santé Canada dans l’amélioration des politiques et réglementations en matière de gestion des risques, tout en se positionnant comme un des leaders globaux dans l’administration de médicaments, sûrs, efficaces et de qualité.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.011
metaresearch head score (Gemma)0.021
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Theoretical or conceptual · Consensus signal: Theoretical or conceptual
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.965
Threshold uncertainty score0.996

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0110.021
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0030.004
Science and technology studies0.0050.012
Scholarly communication0.0120.005
Open science0.0020.005
Research integrity0.0050.006
Insufficient payload (model declined to judge)0.0140.002

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 head0.025
GPT teacher head0.277
Teacher spread0.252 · 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; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designTheoretical or conceptual
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".

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Published2023
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