Codeine and opioid metabolism
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE OF REVIEW: Use of perioperative opioids for surgical pain management of children presents clinical challenges because of concerns of serious adverse effects including life-threatening respiratory depression. This is especially true for children with history of obstructive sleep apnea. This review will explore current knowledge of clinically relevant factors and genetic polymorphisms that affect opioid metabolism and postoperative outcomes in children. RECENT FINDINGS: Within the past several years, an increasing number of case reports have illustrated clinically important respiratory depression, anoxic brain injuries and even death among children receiving appropriate weight-based dosages of codeine and other opioids for analgesia at home setting particularly following tonsillectomy. Several national and international organizations have issued advisories on use of codeine in pediatrics, based on cytochrome P450 family 2 subfamily D type 6 (CYP2D6) pharmacogenetics. We have discussed the pros and cons of alternatives to codeine for pain management. SUMMARY: Although routine preoperative genotyping to identify children at risk and personalized opioid use for pediatric perioperative pain management is still a distant reality, current known implications of CYP2D6 pharmacogenetics on codeine use shows that pharmacogenetics has the potential to guide anesthesia providers on perioperative opioid selection and dosing to maximize efficacy and safety.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,007 | 0,002 |
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 ».