Genetic predisposition of life-threatening antiepileptic-induced skin reactions
Notice bibliographique
Résumé
IMPORTANCE OF THE FIELD: Recent advances in pharmacogenetic studies have uncovered increasingly more genes that predispose individuals to adverse drug reactions. Aromatic antiepileptic drugs (AEDs) are a frequent cause of severe cutaneous adverse reactions (SCAR). A strong genetic association between HLA-B*1502 and carbamazepine (CBZ)-induced Stevens-Johnson syndrome (SJS) and toxic epidermal necrolysis (TEN) has been shown in Han Chinese patients. AREAS COVERED IN THIS REVIEW: This article reviews and updates genetic information associated with CBZ and other AEDs causing SCAR in different ethnic populations. WHAT THE READER WILL GAIN: Independent studies from different countries confirmed that patients carrying the HLA-B*1502 are at high risk of SJS/TEN when exposed to CBZ. The US FDA and similar regulatory agencies in Canada and Taiwan have updated the CBZ drug label to include the genetic information. Available data also suggest that HLA-B*1502 is a risk allele for SJS/TEN caused by other aromatic AEDs with a similar structure to CBZ. TAKE HOME MESSAGE: Screening for HLA-B*1502 allele before starting treatment with CBZ is justified in patients from high-risk populations as recommended by regulatory agencies. Similar chemicals should also be avoided in individuals who test positive for HLA-B*1502.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,002 |
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 ».