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Enregistrement W2742791156 · doi:10.1016/j.bbmt.2017.07.022

GSTA1 Genetic Variants and Conditioning Regimen: Missing Key Factors in Dosing Guidelines of Busulfan in Pediatric Hematopoietic Stem Cell Transplantation

2017· article· en· W2742791156 sur OpenAlexaff
Tiago Nava, Mohamed Aziz Rezgui, Chakradhara Rao S. Uppugunduri, Patricia Huezo-Diaz Curtis, Yves Théorêt, Michel Duval, Liane Esteves Daudt, Marc Ansari, Maja Krajinović, Henrique Bittencourt

Notice bibliographique

RevueBiology of Blood and Marrow Transplantation · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHematopoietic Stem Cell Transplantation
Établissements canadiensUniversité de MontréalCentre Hospitalier Universitaire Sainte-Justine
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineBusulfanDosingHematopoietic stem cell transplantationConditioning regimenTransplantationInternal medicineRegimenPharmacogeneticsFludarabineOncologyChemotherapyCyclophosphamideGenotype

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Busulfan (Bu) is a key component of conditioning regimens used before hematopoietic stem cell transplantation (SCT) in children. Different predictive methods have been used to calculate the first dose of Bu. To evaluate the necessity of further improvements, we retrospectively analyzed the currently available weight- and age-based guidelines to calculate the first doses in 101 children who underwent allogenic SCT in CHU Sainte-Justine, Montreal, after an intravenous Bu-containing conditioning regimen according to genetic and clinical factors. The measured areas under the curve (AUCs) were within target (900 to 1500 µM/min) in 38.7% of patients after the administration of the first dose calculated based on age and weight, as locally recommended. GSTA1 diplotypes linked to poor Bu metabolism (G3) and fludarabine-containing regimens were the only factors associated with AUC within target (OR, 4.7 [95% CI, 1.1 to 19.8, P = .04]; and OR, 9.9 [95% CI, 1.6 to 61.7, P = .01], respectively). From the 11 methods selected for dose calculation, the percentage of AUCs within the target varied between 16% and 74%. In some models G3 was associated with AUCs within the therapeutic and the toxic range, whereas rapid metabolizers (G1) were correlated with subtherapeutic AUCs when different methods were used. These associations were confirmed by clearance-prediction analysis, in which GSTA1 diplotypes consistently influenced the prediction errors of the methods. These findings suggest that these factors should be considered in Bu dose prediction in addition to the anthropometric data from patients. Furthermore, our data indicated that GSTA1 diplotypes was a factor that should be included in future population pharmacokinetic models, including similar conditioning regiments, to improve the prediction of Bu exposure after its initial dose.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,014
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,024

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,014
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,027
Tête enseignante GPT0,281
Écart entre enseignants0,254 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations19
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentnon

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