Combinatorial Pharmacogenomic Testing Improves Outcomes for Older Adults With Depression
Notice bibliographique
Résumé
Objective: 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). Design: Post hoc analysis of data from a blinded, randomized controlled trial comparing two active treatment arms. Setting: Psychiatry specialty and primary care clinics across 60 U.S. community and academic sites. Participants: 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. Intervention: Combinatorial pharmacogenomic testing to inform medication selection (guided-care), compared with treatment as usual (TAU). Outcomes: Mean percent symptom improvement, response rate, and remission rate at week 8, measured using the 17-item Hamilton Depression Rating Scale; medication switching; and comorbidity moderator analysis. Results: At week 8, symptom improvement was not significantly different for guided-care than for TAU (A = 8.1%, t=1.64, df= 187; p = 0.102); however, guided-care showed significantly improved response (A = 13.6%, t = 2.16, df= 187; p = 0.032) and remission (A = 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 (x = 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. Conclusions: Combinatorial pharmacogenomic test-informed medication selection improved outcomes over TAU among older adults with depression. (Reprinted with permission from Am J Geriatr Psychiatry 2020; 28:933–945)
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».