<i>CYP2D6</i> and Antipsychotic Treatment Outcomes in Children and Youth: A Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
Objective: To systematically review the impact of CYP2D6 genetic variation on antipsychotic pharmacokinetics, efficacy, and adverse drug reactions among children and youth. Method: The published literature was systematically searched in accordance with the Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses recommendations and critically evaluated using standardized tools and consensus criteria. Results: A total of 20 eligible studies comprising 1078 children and youth were evaluated. The included studies were of fair to moderate quality and included mostly males, individuals of European ancestry, and those treated with risperidone. CYP2D6 poor metabolizers (PMs) were consistently shown to have increased concentrations of risperidone relative to normal metabolizers (NMs). PMs were also consistently shown to have a greater propensity to experience antipsychotic (primarily risperidone) associated adverse drug reactions relative to NMs. However, robust evidence for an association between CYP2D6 and efficacy was less apparent. Conclusion and Clinical Significance: The current knowledge base suggests that CYP2D6 genetic variation has an appreciable impact on antipsychotic pharmacokinetics and the propensity for adverse drug reactions, particularly among children receiving risperidone treatment. However, several limitations with the current literature (e.g., sample sizes, study design, sample heterogeneity) should be addressed in future studies. Assuming that future studies support the link between CYP2D6 genetic variation and antipsychotic outcomes, we would anticipate an increase in the implementation of CYP2D6 -guided antipsychotic drug selection and dose optimization in child and adolescent psychiatric services.
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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 | 0,008 | 0,036 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,010 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».