Validation of Warfarin Pharmacogenetic Algorithms in Clinical Practice
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
AIM: The goal of this study was to evaluate the performance of four warfarin pharmacogenetic algorithms in a real clinical setting, namely the algorithms of Gage et al., Michaud et al., Wadelius et al. and the International Warfarin Pharmacogenetics Consortium algorithm. PATIENTS & METHODS: Data was obtained retrospectively for 605 patients who had initiated warfarin therapy at the Montreal Heart Institute. Warfarin dosing and International Normalized Ratio history were obtained from hospital charts and CYP2C9 and VKORC1 polymorphisms were genotyped. RESULTS: The four algorithms produced similar accuracy with mean absolute error ranging from 1.36-1.52 mg/day and adjusted R(2) from 40-44%. Gage's algorithm and Wadelius' algorithm predicted the largest proportion of patients within ± 20% of their observed stable warfarin dose. For patients requiring low doses, Gage's algorithm provided the highest proportion of patients within ideal dose range (36.3%), while Wadelius' algorithm performed the best for patients requiring high doses (37.3% of patients within ideal dose range). CONCLUSION: Our study demonstrates the value of published pharmacogenetic dosing algorithms for the prediction of warfarin doses, in particular for patients with low or high therapeutic dose requirements.
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.
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 | 0,004 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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