Impact of patient-specific factors on clozapine metabolism in individuals with treatment-resistant schizophrenia or schizoaffective disorder
Notice bibliographique
Résumé
Background: There is high inter-individual variability in clozapine metabolism due to genetic and non-genetic differences. Patient-specific factors such as smoking, inflammation indicated by elevated C-reactive protein (CRP), and certain concurrent medications have a significant influence on clozapine metabolism. Aim: To assess which patient-specific factors best explain variability in clozapine metabolism estimated by clozapine concentration to dose (C/D) ratios. Methods: A retrospective cohort analysis using electronic medical data was conducted on 172 inpatients at the BC Psychosis Program. Patients with normal renal and liver function were included if they were on clozapine and had at least one steady-state plasma concentration. The degree of influence of each factor on the variability of clozapine metabolism in the entire cohort and subgroups stratified by fluvoxamine use was evaluated using multiple linear regression analysis of C/D ratios. Results: Model fit testing showed that the entire cohort model accounts for 52.7% of C/D ratio variability, while the no fluvoxamine and fluvoxamine models accounted for 40.8% and 43.8%. In the entire cohort ( n = 172), fluvoxamine use explained the highest variance, and C/D ratios were higher by 30.6% on average. The second strongest predictor was elevated CRP > 10 mg/L, and C/D ratios were higher by 22.9% on average. Subsequently, obesity, nonsmoker status, and female sex explained a significant but modest proportion of variance. Among participants on fluvoxamine ( n = 58), only fluvoxamine dose was associated with an increase, and for every 25 mg increase in dose, C/D ratios increased by 5% on average. Conclusion: In a clinical population, this study replicated the relationship between reduced rate of clozapine metabolism and the use of fluvoxamine, elevated CRP, obesity, nonsmoking status, and female sex; and the magnitude of the effects were large enough to be clinically relevant.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 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 ».