Pharmacogenetic Testing in a 70-Year-Old Woman with Polypharmacy and Multiple Comorbidities: A Case Report
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND Comorbidities and polypharmacy are difficult to manage, as polypharmacy hinders identification and prevention of medication-related problems. Risk for adverse drug events (ADEs) can be minimized through pharmacogenomic (PGx) testing and related therapeutic adjustments. CASE REPORT A 70-year-old woman with comorbidities and medications enrolled in the Program of All-inclusive Care for the Elderly presented with left lower extremity (LLE) pain, generalized weakness, and major depressive disorder. The provider requested a medication safety review, where the clinical pharmacist-recommended PGx testing given the LLE pain and weakness while taking a statin and inconsistent INR readings taking warfarin. The pharmacist recommended switching atorvastatin to pravastatin to minimize the risk for statin-associated ADEs due to CYP3A4 inhibition and switching fluoxetine to citalopram due to uncontrolled depression/anxiety and to mitigate drug-drug interactions with carvedilol to reduce the risk of orthostatic hypotension. Recommendations were accepted and upon follow-up the patient reported minor LLE pain and improved wellbeing on citalopram. Following PGx testing, the patient had decreased function at SLCO1B1 and was an intermediate metabolizer for CYP2C9 and CYP2D6. This case demonstrates how preemptive PGx testing would have identified drug-gene interactions (DGIs) at the time of prescribing and reduced the risk of statin-associated muscular symptoms, highlighting the utility of panel-based PGx testing in older adults at high risk for ADEs and/or therapy failure. CONCLUSIONS Decreased function at SLCO1B1 increases exposure to statins, leading to statin-induced myalgias, as displayed in this case. PGx testing can help identify DGIs, choose optimal therapies in medically complex older adults, and minimize ADE risk.
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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».