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Enregistrement W7073751667

Role of 5-HT2C receptor gene variants in antipsychotic-induced weight gain

2011· review· en· W7073751667 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueDove Medical Press (Taylor and Francis Group) · 2011
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGestational Trophoblastic Disease Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWeight gainSingle-nucleotide polymorphismPolymorphism (computer science)AntipsychoticGenePromoterGenetic association
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Tessa JM Wallace, Clement C Zai, Eva J Brandl, Daniel J MüllerNeurogenetics Section, Center for Addiction and Mental Health, Department of Psychiatry, University of Toronto, Toronto, ON, CanadaAbstract: Antipsychotic-induced weight gain is a serious side effect of antipsychotic medication that can lead to increased morbidity, mortality, and non-compliance in patients. Numerous single nucleotide polymorphisms have been studied for association with antipsychotic-induced weight gain in an attempt to find genetic predictors of this side effect. An ability to predict this side effect could lead to personalized treatment plans for predisposed individuals, which could significantly decrease the prevalence and severity of weight gain. Variations in the serotonin receptor 2c gene (HTR2C) have emerged as promising candidates for prediction of antipsychotic-induced weight gain. Specifically, the well-studied -759C/T promoter polymorphism has been associated with weight gain in diverse populations, although some studies have reported no association. This discrepancy is likely due to heterogeneity in study design with respect to ethnicity, treatment duration, and other variables. Notably, the association between HTR2C and antipsychotic-induced weight gain appears strongest in short-term studies on patients with limited or no previous antipsychotic treatment. Other, less extensively studied promoter polymorphisms (-697C/G, -997G/A, and -1165A/G) have also emerged as potential predictors of antipsychotic-induced weight gain. Conversely, the well-studied intronic polymorphism Cys23Ser does not appear to be associated. With further research on both HTR2C and other genetic and environmental predictors of antipsychotic-induced weight gain, a predictive test could one day be created to screen patients and provide preventative or alternative treatment for those who are predisposed to this serious side effect.Keywords: HTR2C, pharmacogenomics, promoter polymorphism

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,034

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,040
Tête enseignante GPT0,309
Écart entre enseignants0,269 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations20
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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