Prospective evaluation of a pharmacogenetics-guided warfarin loading and maintenance dose regimen for initiation of therapy
Notice bibliographique
Résumé
Single-nucleotide polymorphisms in genes that affect warfarin metabolism (cytochrome P450 2C9 gene, CYP2C9) and response (vitamin K epoxide reductase complex 1 gene, VKORC1) have an important influence on warfarin therapy, particularly during initiation; however, there is a lack of consensus regarding the optimal pharmacogenetics-based initiation strategy. We conducted a prospective cohort study in which patients requiring warfarin therapy for atrial fibrillation or venous thromboembolism were initiated with a novel pharmacogenetics-initiation protocol (WRAPID, Warfarin Regimen using A Pharmacogenetics-guided Initiation Dosing) that incorporated loading and maintenance doses based on genetics, clinical variables, and response (n = 167, followed up for 90 days), to assess the influence of genetic variations on anticoagulation responses. Application of the WRAPID algorithm resulted in a negligible influence of genetic variation in VKORC1 or CYP2C9 on time to achievement of first therapeutic response (P = .52, P = .28) and risk of overanticoagulation (P = .64, P = .96). After adjustment for covariates, time to stable anticoagulation was not influenced by VKORC1 or CYP2C9 genotype. Importantly, time spent within or above the therapeutic range did not differ among VKORC1 and CYP2C9 genotype groups. Moreover, the overall time course of the anticoagulation response among the genotype groups was similar and predictable. We demonstrate the clinical utility of genetics-guided warfarin initiation with the WRAPID protocol to provide safe and optimal anticoagulation therapy for patients with atrial fibrillation or venous thromboembolism.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 ».