Combinatorial Pharmacogenomic Testing Improves Outcomes for Older Adults With Depression
Notice bibliographique
Résumé
Evaluate the clinical utility of combinatorial pharmacogenomic testing for informing medication selection among older adults who have experienced antidepressant medication failure for major depressive disorder (MDD). Post hoc analysis of data from a blinded, randomized controlled trial comparing two active treatment arms. Psychiatry specialty and primary care clinics across 60 U.S. community and academic sites. Adults age 65 years or older at baseline (n = 206), diagnosed with MDD and inadequate response to at least one medication on the combinatorial pharmacogenomic test report during the current depressive episode. Combinatorial pharmacogenomic testing to inform medication selection (guided-care), compared with treatment as usual (TAU). Mean percent symptom improvement, response rate, and remission rateat week 8, measured using the 17-item Hamilton Depression Rating Scale; medication switching; and comorbidity moderator analysis. At week 8, symptom improvement was not significantly different for guided-care than for TAU (∆ = 8.1%, t = 1.64, df = 187; p = 0.102); however, guided-care showed significantly improved response (∆ = 13.6%, t = 2.16, df = 187; p = 0.032) and remission (∆ = 12.7%, t = 2.49, df = 189; p = 0.014) relative to TAU. By week 8, more than twice as many patients in guided-care than in TAU were on medications predicted to have no gene-drug interactions (χ2 = 19.3, df = 2; p <0.001). Outcomes in the guided-care arm showed consistent improvement through the end of the open-design 24-week trial, indicating durability of the effect. Differences in outcomes between arms were not significantly impacted by comorbidities. Combinatorial pharmacogenomic test-informed medication selection improved outcomes over TAU among older adults with depression.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 ».