Pharmacogenetics for off-patent antipsychotics: reframing the risk for tardive dyskinesia and access to essential medicines
Notice bibliographique
Résumé
First-generation antipsychotics (FGAs) induce tardive dyskinesia, a debilitating involuntary hyperkinetic movement disorder, in 20-50% of individuals with a psychotic illness during chronic treatment. There is presently no curative treatment or definitive predictive test for tardive dyskinesia. The authors note that the three antipsychotic drugs enlisted in the most recent (14th) World Health Organization Model List of Essential Medicines--chlorpromazine, fluphenazine and haloperidol--belong to the FGA therapeutic class. In this regard, the need to choose between the competing objectives of ensuring global access to affordable and efficacious medicines, such as FGAs, and the formidable long-term risk for tardive dyskinesia, may create an ethical conundrum. Pharmacogenetics has thus far been conceptually framed as a tool to individualize therapy with new drugs under patent protection. However, the authors suggest that pharmacogenetics may also improve access to pharmacotherapy through the reintroduction of affordable second-line generic drugs or FGAs with suboptimal safety, as first-line therapy, in targeted subpopulations in whom they present a lower risk for tardive dyskinesia. To impact positively on global public health and distributive justice, a directory complementary to the essential medicines library--one that enlists the 'essential biomarkers' required for optimal pharmacotherapy--may benefit patients who do not have adequate access to new antipsychotic medications. This review discusses pharmacogenetic associations of tardive dyskinesia that are in part supported by meta-analyses and the oxidative stress-neuronal degeneration hypothesis.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,020 | 0,055 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,005 |
| Communication savante | 0,007 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».