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Enregistrement W1967816257 · doi:10.1213/ane.0000000000000382

Dopamine D3 Receptor Ser9Gly and Catechol-O-Methyltransferase Val158Met Polymorphisms and Acute Pain in Sickle Cell Disease

2014· article· en· W1967816257 sur OpenAlexaboutno aff
Ellie H. Jhun, Ying He, Yingwei Yao, Robert E. Molokie, Diana J. Wilkie, Zaijie Jim Wang

Notice bibliographique

RevueAnesthesia & Analgesia · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHemoglobinopathies and Related Disorders
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute of Dental and Craniofacial ResearchNational Heart, Lung, and Blood Institute
Mots-clésMedicineOdds ratioInternal medicineConfidence intervalrs4680Chronic painCatechol-O-methyl transferaseGenotypePhysical therapyGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Pain in sickle cell disease (SCD) is characterized by episodes of acute pain, primarily responsible for acute health care utilization, and persistent chronic pain. Pain severity and frequency vary significantly among patients with SCD. In this study, we investigated the possible contribution of monoamine gene polymorphisms to pain variation. METHODS: Adult subjects with SCD completed PAINReportIt, a computerized McGill Pain Questionnaire, from which we calculated the Composite Pain Index. Utilization data were obtained from the medical record and biweekly telephone calls for 12 months. Utilization is defined as admissions to the emergency department and/or the acute care center resulting from a sickle cell pain crisis. We performed genotyping for catechol-O-methyltransferase (COMT) Val158Met (rs4680) and dopamine D3 receptor (DRD3) Ser9Gly (rs6280) polymorphisms, which were analyzed for associations with pain phenotypes. RESULTS: Binary logistic models revealed that DRD3 Ser9Gly heterozygote patients were more likely not to have an acute pain crisis (odds ratio [OR] [95% confidence interval {CI}], 4.37 [1.39-22.89]; P = 0.020), which remained so when demographic variables were considered (OR [95% CI], 4.53 [1.41-28.58]; P = 0.016). COMT Val158Met Met allele showed lower probability for zero utilization (OR [95% CI], 0.32 [0.12-0.83]; P = 0.020) than the Val allele. In the negative binomial regression analysis, subjects with COMT Met/Met genotype had utilization incident rate ratio (95% CI) of 2.20 (1.21-3.99) over those with Val/Val (P = 0.010). CONCLUSIONS: These exploratory findings suggest that DRD3 Ser9Gly and COMT Val158Met may contribute to pain heterogeneity in SCD, as suggested by the different rates of acute pain crisis. Specifically, SCD patients with the DRD3 homozygote genotypes, COMT 158 Met allele or Met/Met genotype, are more likely to have acute care utilization, an indicator of acute pain. These results, however, will need to be further examined in future large prospective studies.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,196
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,205
Écart entre enseignants0,201 · 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.

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

Citations40
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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