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Enregistrement W2807989750 · doi:10.1093/ijnp/pyw043.029

PS29. Genetic of Antidepressant Response in Obsessive-Compulsive Disorder and Body Dysmorphic Disorder

2016· article· en· W2807989750 sur OpenAlexaff
Gwyneth Zai, Katharine A. Phillips, Vanessa F. Gonçalves, Clement C. Zai, Margaret A. Richter, James L. Kennedy

Notice bibliographique

RevueThe International Journal of Neuropsychopharmacology · 2016
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueBody Image and Dysmorphia Studies
Établissements canadiensHealth Sciences CentreUniversity of TorontoCentre for Addiction and Mental HealthSunnybrook Health Science Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBody dysmorphic disorderAntidepressantObsessive compulsivePsychiatryPsychologyMedicineClinical psychologyAnxiety

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background: Antidepressant medications are first-line pharmacological treatment for obsessive-compulsive and related disorders. However, approximately 50% of patients show poor/minimal response to these medications. Objective: We aimed to investigate the genetics of antidepressant response in obsessive-compulsive disorder (OCD) and body dysmorphic disorder (BDD) patients. Methods: We investigated 32 SNPs across 14 genes and their regulatory regions with antidepressant response using a custom-made 32-SNP QuantStudio Flex Real-Time PCR System Chip in 222 OCD individuals. Individuals were grouped into responders and non-responders using the Clinical Global Impression – Improvement (CGI-I) scale. Pearson χ2 test was performed to detect differences in the number of responders versus non-responders across genotype groups. For the BDD sample, we genotyped 10 SNPs across nine genes in 35 BDD individuals and response was determined using CGI-I. Results: For OCD, interesting associations (P<0.05) were detected for the serotonin genes, HTR2A and HTR1B in antidepressant response. For BDD, we did not detect any significant associations in any of the tested SNPs. Conclusions: The serotonergic system genes may be clinically useful in predicting treatment resistance versus response in patients with OCD. Future study with larger sample size is required to replicate these findings. Corresponding Authors: 1. Dr. Gwyneth Zai, Centre for Addiction and Mental Health, 250 College Street, Toronto, ON M5T 1R8; Tel: (416) 535–8501 ext. 30145; Fax: (416) 979–4666; Email: gwyneth.zai@camh.ca 2. Dr. Margaret (Peggy) A. Richter, Sunnybrook Health Sciences Centre, 2075 Bayview Ave., Room FG 42, Toronto, ON M4N 3M5; Tel: (416) 480–6832; Fax: (416) 480–6878; Email: peggy.richter@sunnybrook.ca 3. Dr. James L. Kennedy, Centre for Addiction and Mental Health, 250 College Street, Toronto, ON M5T 1R8; Tel: (416) 979–4987; Fax: (416) 979–4666; Email: jim.kennedy@camh.ca

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,035

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,001

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,328
Écart entre enseignants0,313 · 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

Citations0
Publié2016
Routes d'admission1
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