Systematic Review of Thiopurine Methyltransferase Genotype and Enzymatic Testing Strategies
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: An increased understanding of the genetic basis of disease creates a demand for personalized medicine and more accurate testing for diagnosis and treatment. Thiopurine methyltransferase (TPMT) plays an important role in the metabolism of thiopurine drugs used in pediatric leukemia, rheumatoid arthritis, and inflammatory bowel disease. The objective was to review the literature systematically to ascertain the performance characteristics of current genotype and enzymatic testing technologies for TPMT. METHODS: A systematic review of the literature was conducted to describe TPMT testing technologies. Eligible studies evaluated either a TPMT genotype or TPMT phenotype technology in comparison to a reference standard and expressed results in terms of sensitivity and specificity or positive/negative predictive value. The laboratory technique was recorded, and the quality of the identified studies was assessed using a modified Critical Appraisal Skills Program tool. RESULTS: Seventeen studies were reviewed. The sensitivity and specificity of the genotype test ranged from 55% to 100% and from 94% to 100%, respectively. The sensitivity and specificity of the phenotype test ranged from 92% to 100% and from 86% to 98%, respectively. A variety of laboratory techniques were employed. Reviewed studies were of low methodological quality. CONCLUSIONS: The systematic review of TPMT test strategies found that available technologies demonstrated high values for sensitivity and specificity, however, there was a lack of a single gold standard and most studies were of poor quality. Disregard for study sample size and confounding factors such as concurrent medications and blood transfusions were the main contributors to low quality. There were also inconsistencies in the selection of a reference standard which complicated the interpretation of the findings.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 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 ».