<i>VKORC1</i> and <i>CYP2C9</i> genotypes are predictors of warfarin‐related outcomes in children
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Despite substantial evidence supporting a pharmacogenetic approach to warfarin therapy in adults, evidence on the importance of genetics in warfarin therapy in children is limited, particularly for clinical outcomes. We assessed the contribution of CYP2C9/VKORC1/CYP4F2 genotypes and variation in other genes involved in vitamin K and coagulation pathways to warfarin dose and related clinical outcomes in children. PROCEDURE: Clinical and genetic data for 93 children (age ≤ 18 years) who received warfarin therapy were obtained. DNA was genotyped for 93 selected single nucleotide polymorphisms using a custom assay. RESULTS: With a median age of 4.8 years, our cohort included more young children than most previous studies. Overall, 76.3% of dose variability was explained by weight, indication, VKORC1-1639G/A and CYP2C9 *2/*3, with genotypes accounting for 21.1% of variability. There was a strong correlation (R(2) = 0.68; P < 0.001) between actual and predicted warfarin dose using a pediatric genotype-based dosing model. VKORC1 genotype had a significant impact on time to therapeutic international normalized ratio (INR) (P = 0.047) and time to over-anticoagulation (INR > 4; P = 0.024) during the initiation of therapy. CYP2C9*3 carriers were also at increased risk of major bleeding while receiving warfarin (adjusted OR = 11.28). An additional variant in CYP2C9 (rs7089580) was significantly associated with warfarin dose (P = 0.020) in a multivariate clinical and genetic model. CONCLUSIONS: This study confirms the importance of VKORC1/CYP2C9 genotypes for warfarin dosing in a young pediatric cohort and demonstrates an impact of genetic factors on clinical outcomes in children. Furthermore, we identified an additional variant in CYP2C9 of potential relevance for warfarin dosing in children.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».