Predicting Dopamine D2 Receptor Occupancy From Plasma Levels of Antipsychotic Drugs
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
Measuring dopamine D₂ receptor occupancy levels using positron emission tomography (PET) is still widely unavailable. The objective of this study was to evaluate the accuracy of predicting D2 occupancy from the antipsychotic plasma level in patients with schizophrenia. Positron emission tomographic studies that measured plasma levels of antipsychotics and their corresponding D₂ occupancy levels were identified, using MEDLINE and EMBASE (last search: March 2010). Antipsychotics that were investigated in a total of 20 subjects or more were included. All data points for each antipsychotic were fit to a one-site binding model to estimate the total plasma concentration of each antipsychotic associated with a 50% occupancy (ED₅₀) of brain D₂ receptors. The mean prediction error and the root mean squared prediction error were used to measure the predictive performance of individual D₂ receptor occupancies from plasma drug levels derived from a one-site occupancy model using an ED₅₀ value calculated for each data point. A total of 34 treatment arms from 23 studies involving 281 subjects were included. The mean (95% confidence interval) prediction errors and root squared prediction errors were as low as 0.0 (-1.8 to 1.8) and 8.9 (7.6-10.2) for risperidone (n = 98); 0.0 (-3.5 to 3.5) and 15.1 (12.9-17.3) for clozapine (n = 75); -0.1 (-1.2 to 1.2), 0.0 (-1.9 to 1.9), and 4.6 (3.5-5.8) for olanzapine (n = 42); 0.1 (-3.4 to 3.5) and 9.9 (7.3-12.5) for haloperidol (n = 35); and -0.1 (-3.3 to 3.1) and 12.3 (8.8-15.7) for ziprasidone (n = 31), respectively. These findings suggest that D₂ occupancy of antipsychotics could be estimated with a high degree of accuracy using widely available plasma levels.
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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 | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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