Worldwide study of the taste of bitter medicines and their modifiers
Notice bibliographique
Résumé
The bitter taste of medicines hinders patient compliance, but not everyone experiences these difficulties because people worldwide differ in their bitterness perception. To better understand how people from diverse ancestries perceive medicines and taste modifiers, 338 adults, European and recent US and Canadian immigrants from Asia, South Asia, and Africa, rated the bitterness intensity of taste solutions on a 100-point generalized visual analog scale and provided a saliva sample for genotyping. The taste solutions were 5 medicines, tenofovir alafenamide (TAF), moxifloxacin, praziquantel, amodiaquine, and propylthiouracil (PROP), and 4 other solutions, TAF mixed with sucralose (sweet, reduces bitterness) or 6-methylflavone (tasteless, reduces bitterness), sucralose alone, and sodium chloride alone. Bitterness ratings differed by ancestry for 2 of the 5 drugs (amodiaquine and PROP) and for TAF mixed with sucralose. Genetic analysis showed that people with variants in 1 bitter receptor variant gene (TAS2R38) reported PROP was more bitter than did those with a different variant (P = 7.6e-19) and that people with either an RIMS2 or a THSD4 genotype found sucralose more bitter than did others (P = 2.6e-8, P = 7.9e-11, respectively). Our findings may help guide the formulation of bad-tasting medicines to meet the needs of those most sensitive to them.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».