An expanded pharmacogenomics warfarin dosing table with utility in generalised dosing guidance
Notice bibliographique
Résumé
Pharmacogenomics (PGx) guided warfarin dosing, using a comprehensive dosing algorithm, is expected to improve dose optimisation and lower the risk of adverse drug reactions. As a complementary tool, a simple genotype-dosing table, such as in the US Food and Drug Administration (FDA) Coumadin drug label, may be utilised for general risk assessment of likely over- or under-anticoagulation on a standard dose of warfarin. This tool may be used as part of the clinical decision support for the interpretation of genetic data, serving as a first step in the anticoagulation therapy decision making process. Here we used a publicly available warfarin dosing calculator (www.warfarindosing.org) to create an expanded gene-based warfarin dosing table, the CPMC-WD table that includes nine genetic variants in CYP2C9, VKORC1, and CYP4F2. Using two datasets, a European American cohort (EUA, n=73) and the Quebec Warfarin Cohort (QWC, n=769), we show that the CPMC-WD table more accurately predicts therapeutic dose than the FDA table (51 % vs 33 %, respectively, in the EUA, McNemar's two-sided p=0.02; 52 % vs 37 % in the QWC, p<1×10(-6)). It also outperforms both the standard of care 5 mg/day dosing (51 % vs 34 % in the EUA, p=0.04; 52 % vs 31 % in the QWC, p<1×10(-6)) as well as a clinical-only algorithm (51 % vs 38 % in the EUA, trend p=0.11; 52 % vs 45 % in the QWC, p=0.003). This table offers a valuable update to the PGx dosing guideline in the drug label.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,009 | 0,048 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,003 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».