Association and clinical utility of NAT2 in the prediction of isoniazid-induced liver injury in Singaporean patients
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND AIMS: Isoniazid (INH) is part of the first-line-therapy for tuberculosis (TB) but can cause drug-induced liver injury (DILI). Several candidate single nucleotide polymorphisms (SNPs) have been previously identified but the clinical utility of these SNPs in the prediction of INH-DILI remains uncertain. The aim of this study was to assess the association between selected candidate SNPs and the risk of INH-DILI and to assess the clinical validity of associated variants in a Singaporean population. METHODS: This was a case-control study where 24 INH-DILI cases and 79 controls were recruited from the TB control unit in a tertiary hospital. Logistic regression was used to test for the association between candidate SNPs and INH-DILI. NAT2 acetylator status was inferred from genotypes and tested for association with INH-DILI. Finally, clinical validity measures were estimated for significant variants. RESULTS: Two SNPs in NAT2 (rs1041983 and rs1495741) and NAT2 slow acetylators (SA) were significantly associated with INH-DILI (OR (95% CI) = 13.86 (4.30-44.70), 0.10 (0.03-0.33) and 9.98 (3.32-33.80), respectively). Based on an INH-DILI prevalence of 10%, the sensitivity, specificity, positive and negative predictive values of NAT2 SA were 75%, 78%, 28% and 97%, respectively. The population attributable fraction (PAF) and number needed to test (NNT) for NAT2 SA were estimated to be 0.67 and 4.08, respectively. A model with clinical and NAT2 acetylator status provided significantly better prediction for INH-DILI than a clinical model alone (area under receiver operating characteristic curve = 0.863 vs. 0.766, respectively, p = 0.027). CONCLUSIONS: We show the association between NAT2 SA and INH-DILI in a Singaporean population and demonstrated its clinical utility in the prediction of INH-DILI.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».