Impact of Cytochrome P450 Genetic Variation on Patient-Reported Symptom Improvement and Side Effects Among Children and Adolescents Treated with Fluoxetine
Notice bibliographique
Résumé
Background:Clinical practice guidelines recommend the use of fluoxetine, a selective serotonin reuptake inhibitor (SSRI), as a first-line pharmacotherapy for major depressive disorder (MDD) and obsessive compulsive disorder (OCD) in children and adolescents. However, response and tolerability to fluoxetine varies from child to child, which may in part, be a result of interindividual differences in fluoxetine metabolism. In this study, we examined whether genotype-predicted activity scores of cytochrome P450 enzymes were associated with patient-reported symptom improvement and side effects in children and adolescents treated with fluoxetine. Methods:Ninety children and adolescents aged 7–18 with a MDD or OCD diagnosis and a history of fluoxetine treatment were recruited from Western Canada. For each participant, fluoxetine dose and duration information were collected, as well as questions about adherence, side effects, and symptom improvement. DNA was extracted from a saliva sample and genotyped for CYP2D6, CYP2C19, CYP2C9, CYP3A4, and CYP3A5. Logistic regression models were fitted to assess the impact of activity scores on symptom improvement and side effects. Results:Increased CYP2D6 activity score was significantly associated with reduced odds of symptom improvement (odds ratio [OR] = 0.46, 95% confidence interval [CI] = 0.23–0.91, p = 0.028) as well as a trend association with reduced side effects (OR = 0.49, 95% CI = 0.22–1.07, p = 0.072), after adjusting for age, sex, diagnosis, dose, duration, adherence, and activity scores of the other assessed CYP enzymes. No associations with symptom improvement or side effects were detected for the other CYP enzymes examined. Conclusions:Our results suggest that an increase in the genotype-predicted CYP2D6 activity score was associated with a decrease in the odds of reporting symptom improvement among children and adolescents treated with fluoxetine. These findings will contribute to future updates of pharmacogenetic-based SSRI prescribing guidelines and if replicated, could inform fluoxetine treatment in children and adolescents with MDD or OCD.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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; 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 ».