Commercial Pharmacogenetic Tests in Psychiatry: Do they Facilitate the Implementation of Pharmacogenetic Dosing Guidelines?
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Introduction Expert groups have created dosing guidelines to facilitate the implementation of pharmacogenetic knowledge into clinical practice and commercial pharmacogenetic tests are becoming increasingly accessible. However, the extent to which these commercial tests facilitate the implementation of dosing guidelines is not clear. Methods Gene-drug pairs included on 22 commercial pharmacogenetic test panels were extracted and cross-referenced with the 74 gene-drug pairs with dosing guidelines in the Pharmacogenetics Knowledgebase, with particular attention given to the 28 gene-drug pairs relevant to psychiatry. Results On average, 70% of the 28 gene-drug pairs most relevant to psychiatry were covered by the examined tests. Six gene-drug pairs (CYP2D6-venlafaxine, CYP2D6-paroxetine, CYP2D6-amitriptyline, CYP2C19-sertraline, CYP2C19-citalopram, CYP2C19-amitriptyline) were included by all tests. Gene-drug pairs included on less than half of the test panels included HLA-B-phenytoin (14%), HLA-A-carbamazepine (24%), HLA-B-carbamazepine (29%), and CYP2D6-zuclopenthixol (43%). Discussion Most commercial pharmacogenetic tests we examined are well-equipped to facilitate implementation of the majority of dosing guidelines relevant to psychiatry but are limited in their ability to facilitate implementation of the full spectrum of dosing guidelines currently available.
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 | 0,058 | 0,266 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 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 ».