薬理遺伝学的検査のタイムリーな順序

この研究は、今後3か月以内に「標的薬」を必要とするリスクが高い患者を予測する際のMLモデルの有効性を評価することを目的としています。 機械学習モデルは、今後3か月以内に標的化された薬を受け取るかどうかにかかわらず、入院患者のサービスへの入場後の朝を予測します。 研究チームは毎朝適格な患者に関して通知され、研究チームまたは薬理ゲノミクスチームは、該当する場合に患者のプライマリケアチームにアプローチします。 MLを活用することにより、この研究では、そのような薬物療法の恩恵を受ける患者の特定をタイムリーでリソース効率の良い方法で強化しようとしています。

研究チームは、特定の薬物療法が、処方慣行を修正するための有病率と証拠のレベルに基づいた薬理遺伝学的検査の適応として特定しました。 これらの事前に選択された薬は、「標的薬」と呼ばれ、次のとおりです。アザチオプリン、ブリバラセタム、クロバザム、クロピドグレル、フレケイニド、フェニトイン、タクロリムス、ボリコナゾール、ワルファリンです。 体系的に投与された（経口、皮下、筋肉内、または静脈内）薬または処方（例： 局所的ではない、髄腔内、または硝子体内）が含まれています。 フェニトインは、経口投与された場合にのみ考慮されました（継続的な治療の計画なしで緊急管理を除外するため）。

薬理遺伝学的検査は、参加者に提供され、関連する薬理遺伝学的検査プロトコル（REB＃10000534445 PI：IRIS Cohn）で対処されているように実施されます。