VKORC1 and CYP2C9 genotype and patient characteristics explain a large proportion of the variability in warfarin dose requirement among children
Notice bibliographique
Résumé
Although genetic and environmental factors explain approximately half of the interindividual variability in warfarin dose requirement in adults, there is limited information available in children. In a cross-sectional study of anticoagulated children from 5 tertiary care centers, 120 children with a stable warfarin dose were genotyped for VKORC1 (-1639G > A; rs9923231), CYP2C9 (*2 and *3 alleles; rs1799853 and rs1057910), and CYP4F2 (V433M; rs2108622) polymorphisms. Clinical and demographic features were recorded. Multiple regression analysis of the data showed that, although CYP4F2 made no contribution to the dose model, 72.4% of the variability in warfarin dose requirement is attributed to by patient height, genetic polymorphisms in VKORC1 and CYP2C9, and indication for warfarin. The recently published International Warfarin Pharmacogenetics Consortium pharmacogenetic-based warfarin dosing algorithm (based on data derived from anticoagulated adults) consistently overestimated warfarin dose for our cohort of children. A similar proportion of the interindividual variability in warfarin dose is explained by genetic factors in children compared with adult patients, although height is a greater predictor in children. A pharmacogenomic approach to warfarin dosing has the potential to improve the efficacy and safety of warfarin therapy in children. However, algorithms should be derived from data in children if their potential benefit is to be realized.
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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 | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».