The pharmacogenetics of opioid treatment for pain management
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Opioids are widely used as an analgesic for the treatment of moderate to severe pain. However, there are interindividual variabilities in opioid response. Current evidence suggests that these variabilities can be attributed to single nucleotide polymorphisms in genes involved in opioid pharmacodynamics and pharmacokinetics. Knowledge of these genetic factors through pharamacogenetic (PGx) testing can help clinicians to more consistently prescribe opioids that can provide patients with maximal clinical benefit and minimal risk of adverse effects. AIM: The research outlined in this literature review identifies variants involved in opioid PGx, which may be an important tool to achieving the goal of personalized pain management. RESULTS: ) are all important genes involved in opioid drug response, side effect profile and risk of dependence; these are important genetic factors that should be included in potential opioid PGx tests for pain management. CONCLUSIONS: Employing a PGx-guided strategy for prescribing opioids can improve response rate, reduce side effects and increase adherence to treatment plans for pain; more research is needed to explore opioid-related PGx factors for the development and validation of an opioid genetic panel. Optimal prescriptions could also provide healthcare payers with beneficial savings, while reducing the risk of propagating the current opioid crisis.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».