In pediatric patients, age has more impact on dosing of vitamin K antagonists than VKORC1 or CYP2C9 genotypes
Notice bibliographique
Résumé
Anticoagulation with vitamin K antagonists (VKAs) is problematic because of difficulties in safely managing dosing. Polymorphisms in cytochrome P450 2C9 (CYP2C9) and vitamin K epoxide reductase genes (VKORC1) have been shown to affect VKA dosing in adults. The association of these polymorphisms on VKA dosing in children has not been investigated. The objective of the study was to assess associations of CYP2C9 and VKORC1 polymorphisms and clinical variables on VKA dosing in children. A nonselected cohort of pediatric patients receiving VKA were tested for CYP2C9 and VKORC1 polymorphisms, and clinical data were collected. Multiple linear regression modeling was used to assess relationships of VKA dose with genetic and clinical variables. Fifty-nine patients were recruited; 55.9% were receiving warfarin, and 44.1% were on phenprocoumon. There was a negative association of age with VKA dose (P < .001). Comparing VKORC1 genotypes, the AA group required significantly lower daily doses than GG group (P = .011). In the full model including age, VKORC1 and CYP2C9 genotypes accounted for 38% of dose variation. Age explained 28.3% of VKA dose variations; VKORC1 and CYP2C9 explained only 3.7% and 0.4%, respectively. In children, the most critical factor in determining VKA dose is age. VKORC1/CYP2C9 genotypes only marginally explain dose variations.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».