Use of antidepressants with pharmacogenetic prescribing guidelines in a 10-year depression cohort of adult primary care patients
Notice bibliographique
Résumé
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 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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 ».