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Enregistrement W4402330563 · doi:10.2196/57705

Design and Implementation of a Dashboard for Drug Interactions Mediated by Cytochromes Using a Health Care Data Warehouse in a University Hospital Center: Development Study

2024· article· en· W4402330563 sur OpenAlexvenueno aff
Laura Gosselin, Kevin Eyer, Badisse Dahamna, Flavien Disson, Stéfan Darmoni, Julien Wils, Julien Grosjean

Notice bibliographique

RevueJMIR Medical Informatics · 2024
Typearticle
Langueen
DomainePharmacology, Toxicology and Pharmaceutics
ThématiquePharmacogenetics and Drug Metabolism
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDashboardPreprintData warehouseHealth careComputer scienceMedicineData scienceMedical emergencyWorld Wide WebDatabasePolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: The enzymatic system of cytochrome P450 (CYP450) is a group of enzymes involved in the metabolism of drugs present in the liver. Literature records instances of underdosing of drugs due to the concurrent administration of another drug that strongly induces the same cytochrome for which the first drug is a substrate and overdosing due to strong inhibition. IT solutions have been proposed to raise awareness among prescribers to mitigate these interactions. Objective: This study aimed to develop a drug interaction dashboard for Cytochrome-mediated drug interactions (DIDC) using a health care data warehouse to display results that are easily readable and interpretable by clinical experts. Methods: The initial step involved defining requirements with expert pharmacologists. An existing model of interactions involving the (CYP450) was used. A program for the automatic detection of cytochrome-mediated drug interactions (DI) was developed. Finally, the development and visualization of the DIDC were carried out by an IT engineer. An evaluation of the tool was carried out. Results: The development of the DIDC was successfully completed. It automatically compiled cytochrome-mediated DIs in a comprehensive table and provided a dedicated dashboard for each potential DI. The most frequent interaction involved paracetamol and carbamazepine with CYP450 3A4 (n=50 patients). The prescription of tacrolimus with CYP3A5 genotyping pertained to 675 patients. Two experts qualitatively evaluated the tool, resulting in overall satisfaction scores of 6 and 5 out of 7, respectively. Conclusions: At our hospital, measurements of molecules that could have altered concentrations due to cytochrome-mediated DIs are not systematic. These DIs can lead to serious clinical consequences. The purpose of this DIDC is to provide an overall view and raise awareness among prescribers about the importance of measuring concentrations of specific drugs and metabolites. Ultimately, the tool could lead to an individualized approach and become a prescription support tool if integrated into prescription assistance software.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,052

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0040,003
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,109
Tête enseignante GPT0,486
Écart entre enseignants0,377 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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