Pharmacogenomic investigation of adverse drug reactions(ADRs): the ADR prioritization tool, APT.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The impact of genetic factors on the risk of adverse drug reactions (ADRs) is being increasingly recognized as clinically important. ADR Prioritization Tool (APT) was developed to facilitate the prioritization of drugs and their associated ADRs for future pharmacogenomic studies. OBJECTIVES: To describe a novel tool developed for the prioritization of pharmacogenomic investigation of ADRs and discuss the impact of specific scoring criteria. METHODS: APT scores were based on 25 key scientific and feasibility criteria relevant for clinical research evaluating the genetic basis of ADRs, with a maximum possible score of 60 points. The tool was independently applied to five ADRs (warfarin-induced bleeding/thrombosis, cisplatin-induced ototoxicity, methotrexate-induced neutropenia, carbamazepine-induced Stevens-Johnson syndrome, and abacavir-induced hypersensitivity) by two researchers. Scores were compared using the intraclass correlation coefficient (ICC) to determine level of agreement. RESULTS: Overall scores for target ADRs ranged from 19.5 to 44 points (33-73% of maximum possible score). Cisplatin-induced ototoxicity, a frequent and severe ADR, received the highest score (44). Lower scores were obtained for abacavir-induced hypersensitivity (19.5) and methotrexate-induced neutropenia (28). High agreement was observed between the scientific, feasibility, and total scores from two reviewers (ICC values = 0.895, 0.980, and 0.983, respectively). CONCLUSION: Application of APT enables simple and direct comparison of potential study targets for research groups embarking on pharmacogenomic investigation of ADRs. Research teams will be able to identify which study targets are best suited for their research environment and discern how to optimize resource allocation for successful discovery and replication of clinically relevant biomarkers.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».