Association of tardive dyskinesia with variation in <i>CYP2D6</i> : Is there a role for active metabolites?
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The aim of this study was to examine whether there was an association between tardive dyskinesia (TD) and number of functional CYP2D6 genes. METHODS: A Caucasian sample of 70 patients was recruited in 1996-1997 from South London and Maudsley National Health Service (NHS) Foundation Trust, UK. Subjects had a DSM-IIIR diagnosis of schizophrenia and were treated with typical antipsychotics at doses equivalent to at least 100 mg chlorpromazine daily for at least 12 months prior to assessment. All patients were genotyped for CYP2D6 alleles*3-5, *41, and for amplifications of the gene. RESULTS: There were 13 patients with TD. The mean (standard deviation (SD)) years of duration of antipsychotic treatment in TD-positive was 15.8 (7.9) vs TD-negative 11.1 (7.4) (p=0.04). Increased odds of experiencing TD were associated with increased ability to metabolize CYP2D6, as measured by genotypic category (odds ratio (OR)=4.2), increasing duration in treatment (OR=1.0), and having drug-induced Parkinsonism (OR=9.7). DISCUSSION: We found a significant association between CYP2D6 genotypic category and TD with the direction of effect being an increase in the number of functional CYP2D6 genes being associated with an increased risk of TD. This is the first study to examine the association between TD and CYP2D6 in Caucasians with this number of genotypic categories. In the future, metabolomics may be utilized in the discovery of biomarkers and novel drug targets.
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 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) | 0,001 | 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 ».