Genetic predisposition of life-threatening antiepileptic-induced skin reactions
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
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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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) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle