A Study Protocol on the Overlooked Role of ABCB1 Pharmacogenetics in Atorvastatin Therapy: A Systematic Review of Clinical, Pharmacokinetics, and Population Evidence
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Atorvastatin is widely used for dyslipidaemia and cardiovascular disease prevention, yet interindividual variability in efficacy and adverse effects, particularly statin-induced myopathy, limits its clinical use. Pharmacogenetic studies have largely focused on SLCO1B1 and CYP3A4/5; the role of ABCB1, which encodes P-glycoprotein, remains underexplored. This review aims to systematically evaluate the influence of ABCB1 polymorphisms on atorvastatin pharmacokinetics, efficacy, and safety outcomes. Following PRISMA guidelines, clinical studies involving adults on atorvastatin therapy will be identified from PubMed, Web of Science, and Scopus. Eligible studies must assess associations between common ABCB1 variants (e.g., C3435T, G2677T/A, and C1236T) and atorvastatin response outcomes. Data on study design, population, demographics, genotyping, and other key findings will be extracted. The risk of bias will be assessed using the Newcastle-Ottawa Scale for observational studies, and a meta-analysis will be performed. The review will clarify the contribution of ABCB1 polymorphisms to atorvastatin pharmacokinetics, lipidlowering efficacy, and adverse events. It will also explore ethnic differences in allele frequencies and treatment response. By addressing this overlooked aspect of statin pharmacogenetics, the insights gained may support the integration of ABCB1 genotyping into clinical decision-making and enhance personalised cardiovascular therapy
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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 | 0,071 | 0,104 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,014 | 0,014 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,080 | 0,009 |
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 ».