M199. COPY NUMBER VARIANCE (CNV) ANALYSIS TO DETERMINE OPTIMAL ANTIPSYCHOTIC DOSAGE IN SCHIZOPHRENIA: A PILOT STUDY
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background The relationship between genetic polymorphisms of antipsychotic drug-metabolizing agents and drug response has been thoroughly investigated and analyzed. However, from a pharmacokinetic standpoint, few studies have explored the relationship between Copy number variants (CNV) and antipsychotic dosage. The aim of the present study is to test the association between antipsychotic dosage and CNV in schizophrenia (SCZ) patients. Methods The current dosage of antipsychotic medications was collected from 263 schizophrenia patients. The dosage was standardized using three different methods: chlorpromazine equivalent(CPZe), defined daily dose (DDD), and percentage of maximum dose (PM %). The patients were then genotyped using the Illumina HumanOmni2.5–8 BeadChip Kit. Results The CNV analysis did not show that CNVs are associated with dosage variation for CPZe, PM %, and DDD. Discussion In this pilot sample, we investigated for the first time CNVs and standardized antipsychotic dosage. The relationship between CNV and optimal antipsychotic dosage has far reaching clinical implications. Further analysis is required that utilitze large prescription databases to build on the results presented in this pilot study.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».