HLA-B*5801 Should Be Used to Screen for Risk of Stevens-Johnson Syndrome in Family Members of Han Chinese Patients Commencing Allopurinol Therapy
Notice bibliographique
Résumé
To the Editor: Allopurinol is the major drug used in the treatment of gout and hyperuricemia. Generally, the drug is well tolerated, although a minority of people, about 2%, develop a hypersensitivity reaction with rash or, less frequently, Stevens-Johnson syndrome (SJS)1. A multinational study reported that allopurinol is the most common drug associated with SJS and toxic epidermal necrolysis2. Genomic studies have shown that the HLA-B*5801 allele is a strong risk factor (OR 34–348) for developing allopurinol-induced SJS3,4,5,6,7,8. However, the clinical utility of HLA-B*5801 is unclear. We conducted an observational study in the immediate family members of a male patient who experienced allopurinol-induced SJS in 1997 (index case). The patient, now 72 years old, was diagnosed with SJS by a dermatologist when he developed a generalized blistering rash, fever, and internal organ failure … Address correspondence to Dr. R.O. Day, Clinical Pharmacology, St. Vincent’s Hospital Sydney, Darlinghurst, New South Wales 2010, Australia. E-mail: R.Day{at}unsw.edu.au
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».