Association between <i>5-HTR1A</i> gene C-1019G polymorphism and antidepressant response in patients with major depressive disorder: A meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND Major depressive disorder (MDD) is a substantial global health concern, and its treatment is complicated by the variability in individual response to antidepressants. AIM To consolidate research and clarify the impact of genetic variation on MDD treatment outcomes. METHODS Adhering to Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses guidelines, a systematic search across PubMed, EMBASE, Web of Science, and the Cochrane Library was conducted without date restrictions, utilizing key terms related to MDD, serotonin 1A receptor polymorphism (5-HTR1A), C-1019G polymorphism, and antidepressant response. Studies meeting inclusion criteria were thoroughly screened, and quality assessed using the Newcastle-Ottawa Scale. Statistical analyses, including χ 2 and I² values, were used to evaluate heterogeneity and fixed-effect or random-effect models were applied accordingly. RESULTS The initial search yielded 1216 articles, with 11 studies meeting criteria for inclusion. Analysis of various genetic models showed no significant association between the 5-HTR1A C-1019G polymorphism and antidepressant efficacy. The heterogeneity was low to moderate, and no publication bias was detected through funnel plot symmetry and Egger's and Begg's tests. CONCLUSION This meta-analysis does not support a significant association between the 5-HTR1A C-1019G polymorphism and the efficacy of antidepressant treatment in MDD. The findings call for further research with larger cohorts to substantiate these results and enhance the understanding of antidepressant pharmacogenetics.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».