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Enregistrement W3026116380 · doi:10.1097/fpc.0000000000000406

Use of antidepressants with pharmacogenetic prescribing guidelines in a 10-year depression cohort of adult primary care patients

2020· article· en· W3026116380 sur OpenAlexaff
Chaten D. Jessel, Sam Mostafa, Maria Potiriadis, Ian Everall, Jane Gunn, Chad Bousman

Notice bibliographique

RevuePharmacogenetics and Genomics · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTreatment of Major Depression
Établissements canadiensAlberta Children's HospitalHotchkiss Brain InstituteUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineVenlafaxinePharmacogeneticsCYP2C19EscitalopramCYP2D6SertralineCitalopramInternal medicineMirtazapinePharmacologyDoxepinDesipramineAntidepressantPsychiatryGenotypeAnxiety

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: To describe the usage patterns of antidepressants with published CYP2D6- and CYP2C19-based prescribing guidelines among depressed primary care patients and estimate the proportion of patients taking antidepressants not recommended for them based on their CYP2C19 and CYP2D6 genotype-predicted metabolizer status. METHODS: Medication use and pharmacogenetic testing results were collected on 128 primary care patients enrolled in a 10-year depression cohort study. At each 12-month interval, we calculated the proportion of patients that: (1) reported use of one or more of the 13 antidepressant medications (i.e. amitriptyline, citalopram, escitalopram, clomipramine, desipramine, doxepin, fluvoxamine, imipramine, nortriptyline, paroxetine, sertraline, trimipramine, venlafaxine) with published CYP2D6- and CYP2C19-based prescribing guidelines, (2) were taking an antidepressant that was not recommended for them based on their CYP2C19 and CYP2D6 genotype-predicted metabolizer phenotype, and (3) switched medications from the previous 12-month interval. RESULTS: The annual proportion of individuals taking an antidepressant with a CYP2D6- and CYP2C19-based prescribing guidelines ranged from 45 to 84%. The proportion of participants that used an antidepressant that was not recommended for them, based on available CYP2D6 and CYP2C19 metabolizer phenotype, ranged from 18 to 29% and these individuals tended to switch medications more frequently (10%) compared to their counterparts taking medication aligned with their metabolizer phenotype (6%). CONCLUSION: One-quarter of primary care patients used an antidepressant that was not recommended for them based on CYP2D6- and CYP2C19-based prescribing guidelines and switching medications tended to be more common in this group. Studies to determine the impact of CYP2D6 and CYP2C19 genotyping on reducing gene-antidepressant mismatches are warranted.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,281
Score d'incertitude au seuil0,811

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0000,000

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 Opus0,043
Tête enseignante GPT0,291
Écart entre enseignants0,248 · 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 tête enseignante, 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

Citations25
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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