The Influence of Pharmacogenetic Factors on the Pharmacokinetics of Morphine and Its Metabolites in Pediatric Patients: A Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
Morphine is a potent analgesic used for treating surgical and cancer pain. Despite being the drug of choice for the management of severe pain in children, the high interindividual variability in morphine pharmacokinetics limits its clinical utility to effectively relieve pain without adverse effects. This review was conducted to identify and describe all studies that have assessed the effect of genetic factors on the pharmacokinetics of morphine and its main metabolites in children. Embase and Medline databases were used to conduct the literature search, and the systematic review was conducted in accordance with Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses (PRISMA) guidelines. Of the 188 articles screened and after the application of specific inclusion and exclusion criteria, the review identified 8 studies. These studies suggest that genetic variants of selected metabolic enzymes and transporters may play a role in the observed interindividual variability in morphine plasma concentrations. Variants of the genes SLC22A1 and ABCC3 had the most supporting evidence for genetic variants that influence morphine and morphine metabolites pharmacokinetics. Although the available evidence suggests a potential genetic contribution to the variability in morphine concentration, the heterogeneity of the included studies in terms of experimental design and small sample sizes in some studies makes it challenging to propose the use of genetic biomarkers to personalize morphine dosing. This underscores the need to conduct more comprehensive and large-scale pharmacokinetic-pharmacogenetic studies to determine how or if genetic testing can optimize morphine safety and effectiveness in children.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».