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Enregistrement W2982435673 · doi:10.4088/jcp.19m12910

Impact of Pharmacogenomics on Clinical Outcomes for Patients Taking Medications With Gene-Drug Interactions in a Randomized Controlled Trial

2019· article· en· W2982435673 sur OpenAlexfundno aff
Michael E. Thase, Sagar V. Parikh, Anthony J. Rothschild, Boadie W. Dunlop, Charles DeBattista, Charles R. Conway, Brent P. Forester, Francis M. Mondimore, Richard C. Shelton, Matthew Macaluso, James Li, Krystal Brown, Michael Jablonski, John F. Greden

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Clinical Psychiatry · 2019
Typearticle
Langueen
DomainePharmacology, Toxicology and Pharmaceutics
ThématiquePharmacogenetics and Drug Metabolism
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute of Mental HealthTaylor Family Institute for Innovative Psychiatric Research, Washington University School of Medicine in St. LouisAgency for Healthcare Research and QualityNational Institutes of HealthMyriad GeneticsSunovionH. Lundbeck A/SEisaiSpier Family FoundationRogers Family FoundationEli Lilly and CompanyCanadian Network for Mood and Anxiety TreatmentsAssurex HealthCerecorSage TherapeuticsLivaNovaGlaxoSmithKlineUniversity of KansasCanadian Institutes of Health ResearchFoundation for Barnes-Jewish HospitalStanley Medical Research InstitutePfizerBiogenAllerganCancer Research InstituteAstraZenecaBristol-Myers SquibbOntario Brain InstituteSanofi
Mots-clésPharmacogenomicsRandomized controlled trialDrugMedicinePharmacogeneticsClinical trialPsychiatryIntensive care medicinePharmacologyInternal medicineGeneGeneticsBiologyGenotype

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: The objective of the Genomics Used to Improve DEpression Decisions (GUIDED) trial was to evaluate the utility of pharmacogenomic testing to improve outcomes among patients with major depressive disorder (MDD) who had not responded to at least 1 prior medication trial. The objective of the present analysis was to assess outcomes for the subset of patients expected to benefit from combinatorial pharmacogenomic testing because they were taking medications with predicted gene-drug interactions. METHODS: Participants (enrolled from April 14, 2014, to February 10, 2017) had an inadequate response to at least 1 psychotropic medication in the current episode of MDD. Patients were randomized to treatment as usual (TAU) or the guided-care arm, in which clinicians had access to a combinatorial pharmacogenomic test report to inform medication selection. Patients and raters were blinded to study arm through week 8. The following outcomes were assessed using the 17-item Hamilton Depre​ssion Rating Scale (HDRS-17): symptom improvement (percent change in HDRS-17 score), response (≥ 50% decrease in HDRS-17 score), and remission (HDRS-17 score ≤ 7). In the GUIDED trial, the primary endpoint of symptom improvement did not reach significance in the intent-to-treat cohort (P = .069). Here, a post hoc analysis of patients who were taking medications subject to gene-drug interactions at baseline as predicted by combinatorial pharmacogenomic testing (N = 912) is presented. RESULTS: Among participants taking medications subject to gene-drug interactions at baseline, outcomes at week 8 were significantly improved for those in the guided-care arm compared to TAU (symptom improvement: 27.1% versus 22.1%, P = .029; response: 27.0% versus 19.0%, P = .008; remission: 18.2% versus 10.7%, P = .003). When patients who switched medications were assessed, all outcomes were significantly improved in the guided-care arm compared to TAU (P = .011 for symptom improvement, P = .011 for response, P = .008 for remission). CONCLUSIONS: By identifying and focusing on the patients with predicted gene-drug interactions, use of a combinatorial pharmacogenomic test significantly improved outcomes among patients with MDD who had at least 1 prior medication failure. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov identifier: NCT02109939​.

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)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,015
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: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,040

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,015
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,003
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,151
Tête enseignante GPT0,566
Écart entre enseignants0,415 · 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
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

Citations71
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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