Prevalence Estimates of Cytochrome <scp>P450</scp> Phenoconversion in Youth Receiving Pharmacotherapy for Mental Health Conditions
Notice bibliographique
Résumé
Pharmacogenetics-predicted drug metabolism may not match clinically observed metabolism due to a phenomenon known as phenoconversion. Phenoconversion can occur when an inhibitor or inducer of a drug-metabolizing enzyme is present. Although estimates of phenoconversion in adult populations are available, prevalence estimates in youth populations are limited. To address this gap, we estimated the prevalence of phenoconversion in 1281 youth (6-24 years) receiving pharmacotherapy for mental health conditions and who had pharmacogenetics testing completed for four genes (CYP2B6, CYP2C19, CYP2D6, CYP3A4). Self-reported medication and cannabidiol/cannabis use were collected at the time of pharmacogenetics testing. Nearly, half (46%) of the cohort was estimated to be phenoconverted for one of the four genes examined. Comparison of metabolizer phenotype frequencies before and after adjustment for phenoconversion showed significantly more youth had actionable phenotypes for CYP2C19 (60.3% vs. 69.1%; P =< 0.001), CYP2D6 (49.3% vs. 63.0%; P =< 0.001), and CYP3A4 (8.5% vs.12.2%; P = 0.003) after phenoconversion adjustment. Of youth who were phenoconverted, 24% had a change in their metabolizer phenotype that would lead to current pharmacogenetics-based prescribing guidelines recommending a change to standard prescribing (dose adjustment, alternative medication). Our findings indicate a high prevalence of cytochrome P450 phenoconversion among youth receiving pharmacotherapy for mental health conditions. Adjustment for phenoconversion should be considered when implementing pharmacogenetics testing in youth populations to improve the clinical utility of this testing in practice.
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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 | 0,001 | 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 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 ».