<scp> <i>CYP2D6</i> </scp> ‐guided opioid therapy for adults with cancer pain: A randomized implementation clinical trial
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: The CYP2D6 enzyme metabolizes opioids commonly prescribed for cancer-related pain, and CYP2D6 polymorphisms may contribute to variability in opioid response. We evaluated the feasibility of implementing CYP2D6-guided opioid prescribing for patients with cancer and reported pilot outcome data. METHODS: Adult patients from two cancer centers were prospectively enrolled into a hybrid implementation-effectiveness clinical trial and randomized to CYP2D6-genotype-guided opioid selection, with clinical recommendations, or usual care. Implementation metrics, including provider response, medication changes consistent with recommendations, and patient-reported pain and symptom scores at baseline and up to 8 weeks, were assessed. RESULTS: Most (87/114, 76%) patients approached for the study agreed to participate. Of 85 patients randomized, 71% were prescribed oxycodone at baseline. The median (range) time to receive CYP2D6 test results was 10 (3-37) days; 24% of patients had physicians acknowledge genotype results in a clinic note. Among patients with CYP2D6-genotype-guided recommendations to change therapy (n = 11), 18% had a change congruent with recommendations. Among patients who completed baseline and follow-up questionnaires (n = 48), there was no difference in change in mean composite pain score (-1.01 ± 2.1 vs. -0.41 ± 2.5; p = 0.19) or symptom severity at last follow-up (3.96 ± 2.18 vs. 3.47 ± 1.78; p = 0.63) between the usual care arm (n = 26) and genotype-guided arm (n = 22), respectively. CONCLUSION: Our study revealed high acceptance of pharmacogenetic testing as part of a clinical trial among patients with cancer pain. However, provider response to genotype-guided recommendations was low, impacting assessment of pain-related outcomes. Addressing barriers to utility of pharmacogenetics results and clinical recommendations will be critical for implementation success.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».