Pharmacogenomics and its Role in Cardiovascular Diseases: A Narrative Literature Review
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Pharmacogenomics has transformed the way we approach the treatment of the most common diseases worldwide, especially cardiovascular. In this article, we highlight the main categories of drugs involved in major cardiovascular diseases (CVD), related genetic variability and their effects on metabolism in each case of contrastive operability. This not only explains disparities in treatment outcomes but also unfolds customised management based on genomic studies to improve efficiency and limit side effects. Genetic variations have been identified that impact the efficacy, safety, and adverse effects of drugs commonly used in the treatment of CVD, such as Angiotensin converting Enzyme Inhibitor (ACEI), Angiotensin Receptor Blocker (ARBs), calcium channel blockers, antiplatelet agents, diuretics, statins, beta-blockers, and anticoagulants. It discusses the impact of genetic polymorphisms on drug metabolism, efficacy, and adverse reactions, highlighting the importance of genetic testing in optimizing treatment outcomes. Pharmacogenomics holds immense potential for revolutionizing the management of CVD by enabling personalized medicine approaches tailored to individual genetic profiles. However, challenges such as clinical implementation, cost-effectiveness, and ethical considerations need to be addressed to completely incorporate pharmacogenomic testing into standard clinical practice. Continued research and clinical diligence are required for the utilization of pharmacogenomics to improve therapeutic outcomes and reduce the burden of CVD globally.
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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 | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,011 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,004 |
| 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 découle