Pharmacogenetic Testing of Children and Adolescents with Mental Health Conditions: Real-World Experiences
Notice bibliographique
Résumé
Background/Objectives: Medication discontinuation attributable to adverse drug reactions (ADRs) and/or inefficacy remains a concern of psychotropic medications among children and adolescents. Pharmacogenetic (PGx) testing has been proposed to individualize treatment, although its utility remains uncertain. We retrospectively evaluated whether PGx testing of two key metabolism genes (i.e., CYP2C19 and CYP2D6) explains reported episodes of ADRs and treatment inefficacy experienced by children and adolescents with diverse mental health conditions. Methods: PGx testing of CYP2C19 and CYP2D6 was conducted for 100 participants before, during, or after the use of psychotropic medication(s) that have clinical practice guidelines supporting PGx-guided dosing. The theoretical impact on medication dosing was reviewed in the context of clinical guidelines. We then evaluated whether the PGx-inferred metabolizer phenotype was consistent with reported ADR and/or treatment inefficacy. Results: If PGx testing had been performed before the start of treatment, 43% (35/82) of participants would have been recommended dose adjustments or alternative therapy of at least one medication. PGx test results corroborated 8% (6/76) of ADR events and 3% (2/61) of inefficacies. However, no single participant had all prior reported ADRs or inefficacies explained by the results of CYP2C19 nor CYP2D6 testing. Conclusions: Reactive testing of CYP2C19 and CYP2D6 provided limited insight into isolated incidents of psychotropic medication intolerance in this population. No individual’s PGx test results explained all episodes of ADR or suboptimal response. Variation in drug metabolism genes alone does not provide an explanation for multiple episodes of inefficacy or adverse reaction. In the setting of child and adolescent psychiatry, PGx testing is best suited for preemptive use to complement clinical decision making.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».