GWAS-identified genetic variants associated with medication-assisted treatment outcomes in patients with opioid use disorder: a systematic review and meta-analysis protocol
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The burden of opioid use disorder (OUD) has been increasing in North America. Administration of medication-assisted treatments (MATs) for OUD on an individual-dose basis has been shown to affect patient responses to treatment, proving to be, on occasion, dangerous. A genetic basis has been identified for some MAT responses in a candidate gene context, but consensus has not been reached for any genome-wide significant associations. This systematic review aims to identify and assess any genetic variants associated with MAT patient outcomes at genome-wide significance. METHODS: The databases searched by the authors will be: MEDLINE, Web of Science, EMBASE, CINAHL and Pre-CINAHL, GWAS Catalog, GWAS Central, and NIH Database of Genotypes and Phenotypes. A title and abstract screening, full-text screening, data extraction, and quality assessment will be completed in duplicate for each study via Covidence. Treatment outcomes of interest include continued opioid use or abstinence during treatment or at follow-up, time to relapse, treatment retention rates, opioid overdose, other substance use, comorbid psychiatric disorders, risk taking behaviors, MAT plasma concentrations, and mortality rates. Analysis methods applied, if appropriate, will include random effects meta-analysis with pooled odds ratios for all outcomes. Subgroup analyses will also be implemented, when possible. DISCUSSION: This systematic review can hopefully inform the direction of future research, aiding in the development of a safer and more patient-centered treatment. It will be able to highlight genome-wide significant variants that are replicable and associated with MAT patient outcomes. SYSTEMATIC REVIEW REGISTRATION: This systematic review protocol has been registered with the International Prospective Register of Systematic Reviews (PROSPERO) (registration ID CRD42020169121).
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,033 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».