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Enregistrement W2133479741 · doi:10.2217/pgs.14.83

Pharmacogenetics of Antidepressant Treatment in Obsessive–Compulsive Disorder: An Update and Implications for Clinicians

2014· review· en· W2133479741 sur OpenAlexaff
Gwyneth Zai, Eva J. Brandl, Daniel J. Müller, Margaret A. Richter, James L. Kennedy

Notice bibliographique

RevuePharmacogenomics · 2014
Typereview
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueObsessive-Compulsive Spectrum Disorders
Établissements canadiensHealth Sciences CentreUniversity of TorontoCentre for Addiction and Mental HealthSunnybrook Health Science Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAntidepressantPharmacogeneticsTolerabilityPsychiatrySerotonergicMedicineGenetic testingEndophenotypeFluvoxaminePsychologyBioinformaticsPharmacologyFluoxetineCognitionInternal medicineGeneticsAnxietyGeneSerotoninBiologyAdverse effectGenotypeReceptor

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Obsessive-compulsive disorder (OCD) is a chronic neuropsychiatric disorder with high genetic influence. Antidepressants such as serotonin reuptake inhibitors, are widely accepted as the first-line medications for OCD; however, approximately 50% of OCD patients show poor response. Personalized medicine utilizing genetic testing has recently received much attention because the variability of antidepressant response and tolerability are partly due to an individual's genetic variations. This has led to researchers investigating the role of specific genetic factors on antidepressant response and utility of testing in the clinical realm. Genetic test panels are showing promise for guiding antidepressant treatment to improve outcomes in depression. This article will review the most recent findings in the pharmacogenetics of OCD and its related disorders. Promising results have been reported for several serotonergic and glutamatergic system genes and the cytochrome CYP450 liver enzyme genes, which appear to play an important role in OCD and antidepressant response.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,066
Tête enseignante GPT0,439
Écart entre enseignants0,373 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations46
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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