Abstract P258: Traditional Risk Factors and a Genetic Risk Score Are Associated with Age of First Acute Coronary Syndrome
Notice bibliographique
Résumé
Background: Early onset myocardial infarction (MI) is frequently attributed to genetic factors that may accelerate the atherosclerotic process. However, early MI may also occur due to a high burden of traditional risk factors. We sought to examine the association between traditional risk factors as well as a genetic risk score on the age of a first acute coronary syndrome (ACS). Methods and Results: We included 460 participants (mean age 59 +/- 12 years, 22.4% female) with a first ACS enrolled in the Recurrence and Inflammation in the Acute Coronary Syndromes (RISCA) cohort. Participants were genotyped for 30 single nucleotide polymorphisms identified from prior myocardial infarction genome-wide association studies to construct a multilocus genetic risk score (GRS). Linear regression models were fit to estimate the association between traditional risk factors (TRFs) and the GRS with age of first ACS. Several TRFs were significantly associated with earlier age of first ACS (all β coefficients in years; p<0.05 for all) : male sex [β=-6.9 (95%CI -9.7,-4.1)], current cigarette smoking [β=-8.1 (95% confidence interval [CI] -10.0, -6.1)], overweight (BMI>25) [β=-2.6 (95%CI -4.8, -0.3)] and obesity (BMI>30) [β=-5.24 (95%CI -7.9, -2.6)]. Use of hormone replacement therapy [β=-4.3 (95%CI -8.4, -0.3) ] and aspirin use were also associated with age of first ACS [β=3.7 (95%CI 0.3, 7.0)]. After multivariable adjustment for TRFs, a one standard deviation increment in the GRS was associated with a 1.0 (95%CI 0.1-2.0) year earlier age of first ACS. Conclusion: Among individuals with a first ACS, a GRS composed of 30 SNPs is associated with a younger age of presentation. Although common genetic predisposition modestly contributes to earlier ACS, a heavy burden of traditional risk factors is strongly associated with markedly earlier ACS.
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 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 | 0,000 |
| 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 ».