Evaluating the prospective utility of pharmacogenetics reporting among Canadian Armed Forces personnel receiving pharmacotherapy: a preliminary assessment towards precision psychiatric care
Notice bibliographique
Résumé
Pharmacological interventions for treating posttraumatic stress disorder in Canadian Armed Forces (CAF) members and Veterans often achieve modest results. The field of pharmacogenetics, or the study of how genes influence an individual's response to different medications, offers insight into how prior knowledge of gene-drug interactions may potentially improve the trial-and-error process of drug selection in pharmacotherapy, thereby improving treatment effects and remission rates. Given the relative recency of pharmacogenetics testing and sparse research in military samples, we used pharmacogenetics testing in a small pilot group (n=23) of CAF members and Veterans who were already engaged in pharmacotherapy for a service-related mental health condition to better understand the associated opportunities and challenges of pharmacogenetics testing in this population. Our preliminary evaluation involved: (1) reporting the prevalence of pharmacogenetics testing 'bin' status according to participants' reports ('green', 'yellow' or 'red'; intending to signal 'go', 'caution' or 'stop', regarding the potential for gene-drug interactions); (2) calculating the percentage of currently prescribed psychotropic medications that were assessed and included in the reports; (3) evaluating whether prescribers used pharmacogenetics testing information according to clinical notes and (4) collecting informal feedback from participating psychiatrists. While pharmacogenetics testing appeared to provide valuable information for a number of clients, a major limitation was the number of commonly prescribed medications not included in the reports.
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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 | 0,016 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».