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Enregistrement W2963524270 · doi:10.2196/13848

Using Pharmacogenomic Testing in Primary Care: Protocol for a Pilot Randomized Controlled Study

2019· article· en· W2963524270 sur OpenAlexvenueno aff
Beatriz Manzor Mitrzyk, Reema Kadri, Karen B. Farris, Vicki L. Ellingrod, Michael S. Klinkman, Mack T. Ruffin, Melissa Plegue, Lorraine R Buis

Notice bibliographique

RevueJMIR Research Protocols · 2019
Typearticle
Langueen
DomainePharmacology, Toxicology and Pharmaceutics
ThématiquePharmacogenetics and Drug Metabolism
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Center for Advancing Translational Sciences
Mots-clésMedicineRandomized controlled trialFamily medicinePharmacogenomicsAnxietyProtocol (science)PopulationDepression (economics)Alternative medicinePsychiatryInternal medicinePharmacology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Antidepressants are used by primary care providers to treat a variety of conditions, including (but not limited to) depression and anxiety. A trial-and-error approach is typically used to identify effective therapy, as treatment efficacy and safety can vary based on the response, which is affected by certain gene types. Pharmacokinetic pharmacogenomic (PGx) testing provides phenotypic classification of individuals as poor, intermediate, extensive, and ultrarapid CYP450 metabolizers, providing information for optimal drug selection. OBJECTIVE: The objective of this pilot study is to examine the feasibility, acceptability, and preliminary effectiveness of PGx testing when used after starting a new antidepressant medication. METHODS: We are conducting a pilot study with physicians from 6 Department of Family Medicine clinics at the University of Michigan who are willing to use PGx test results to manage antidepressant medication use. From enrolled physicians, patients were recruited to participate in a 6-month randomized, wait-list controlled trial in which patient participants newly prescribed an antidepressant had PGx testing and were randomized equally to have the results released to their primary care physician as soon as results were available or after 3 months. Patients were excluded if they had been taking the antidepressant for more than 4 weeks or if they had undergone PGx testing in the past. Physician participants completed a baseline survey to assess demographics, as well as knowledge, feasibility, and acceptability of PGx testing for this population. At the conclusion of the study, physician participants will complete a survey to assess knowledge, satisfaction, feasibility, acceptability, perceived effectiveness, and barriers to widespread adoption of PGx testing. Patient participants will complete a baseline, 3-month, and 6-month assessment, and control patient participants will have an additional 9-month assessment. Data collected will include the reason for antidepressant use, self-reported medication adherence, side effects, patient health questionnaire 8-item depression scale, generalized anxiety disorder 7-item scale, 12-Item Short-Form Health Survey, work status or changes, and physician and emergency department visits. PGx knowledge and perceptions (including acceptability and feasibility) as well as demographic information will also be obtained. RESULTS: We recruited 23 physician participants between November 2017 and January 2019, and 52 patient participants between January 2018 and April 2019. Currently, all physician and patient participants have been recruited, and we expect data collection to conclude in January 2020. CONCLUSIONS: This study will examine the preliminary effectiveness of PGx testing after treatment initiation and determine the feasibility and acceptability of PGx testing for use in primary care. Through this study, we expect to demonstrate the benefit of PGx testing and lay the foundation for translating this approach into use within primary care. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov NCT03270891; https://clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT03270891. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): RR1-10.2196/13848.

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)0,069
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,057
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,075
Score d'incertitude au seuil0,364

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0690,057
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0070,004
Méta-épidémiologie (sens large)0,0100,005
Bibliométrie0,0040,006
Études des sciences et des technologies0,0050,005
Communication savante0,0040,003
Science ouverte0,0040,002
Intégrité de la recherche0,0080,009
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0750,013

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 Opus0,615
Tête enseignante GPT0,654
Écart entre enseignants0,039 · 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'étudeEssai randomisé
Domainenon disponible
GenreProtocole

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

En bref

Citations3
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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