Genotype‐guided drug prescribing: a systematic review and meta‐analysis of randomized control trials
Notice bibliographique
Résumé
AIM: Adverse drug events lead to increased morbidity, mortality and health care costs. Pharmacogenetic testing that guides drug prescribing has the potential to reduced adverse drug events and increase drug effectiveness. Our aim was to quantify the clinical effectiveness of genotype-guided prescribing. METHODS: Three electronic databases were searched from January 1980 through December 2013. Studies were eligible if they were RCTs comparing genotype-guided prescribing with non-genetic informed prescribing, reported drug specific adverse drug events and clinical effectiveness outcomes. Two reviewers independently screened titles and abstracts, extracted data and assessed study quality. Meta-analyses of specific outcomes were conducted where data allowed. RESULTS: Fifteen studies, involving 5688 patients and 19 drugs, met the inclusion and exclusion criteria. Eight studies had statistically significant results for their primary outcome in favour of genotype-guided prescribing. Nine studies evaluated genotype-guided warfarin dosing. Analysis of percentage of time in therapeutic international normalized ratio range (1952 individuals) showed a statistically significant benefit in favour of genotype-guided warfarin dosing (mean difference = 6.67; 95% CI 1.34, 12.0, I(2) = 80%). There was a statistically significant reduction in numbers of warfarin-related minor bleeding, major bleeding and thromboembolisms associated with genotype guided warfarin dosing, relative risk 0.57 (95% CI 0.33, 0.99; I(2) = 60%). It was not possible to meta-analyze genotype-guided dosing for other drugs. Of the six non-warfarin genotype-guided trials, two demonstrated a statistically significant benefit for their primary outcome, odds ratio 0.03 (95% CI 0.00, 0.62, P < 0.001) for abacavir. CONCLUSIONS: There is evidence of improved clinical effectiveness associated with genotype-guided warfarin dosing.
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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 | 0,114 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,081 | 0,024 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».