A genome-wide association, polygenic risk score and sex study on opioid use disorder treatment outcomes
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Opioid use disorder continues to be a health concern with a high rate of opioid related deaths occurring worldwide. Medication Assisted Treatments (MAT) have been shown to reduce opioid withdrawal, cravings and opioid use, however variability exists in individual’s treatment outcomes. Sex-specific differences have been reported in opioid use patterns, polysubstance use and health and social functioning. Candidate gene studies investigating methadone dose as an outcome have identified several candidate genes and only five genome-wide associations studies have been conducted for MAT outcomes. This study aimed to identify genetic variants associated with MAT outcomes through genome-wide association study (GWAS) and test the association between genetic variants previously associated with methadone dose through a polygenic risk score (PRS). Study outcomes include: continued opioid use, relapse, methadone dose and opioid overdose. No genome-wide significance SNPs or sex-specific results were identified. The PRS identified statistically significant results (p < 0.05) for the outcome of methadone dose (R2 = 3.45 × 10–3). No other PRS was statistically significant. This study provides evidence for association between a PRS and methadone dose. More research on the PRS to increase the variance explained is needed before it can be used as a tool to help identify a suitable methadone dose within this population.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,003 | 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 ».