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Enregistrement W165320399 · doi:10.1161/circ.125.suppl_10.ap229

Abstract P229: Genetic Risk Scores are Associated with Chronic Venous Disease Prevalence and Severity in a Multi-Ethnic Cohort: The San Diego Population Study (SDPS)

2012· article· en· W165320399 sur OpenAlexaff
Christina L. Wassel, Laura J. Rasmussen‐Torvik, Peter Callas, Julie O. Denenberg, Peter Durda, Alex P. Reiner, Nicholas L. Smith, Matthew Allison, Michael H. Criqui, Mary Cushman

Notice bibliographique

RevueCirculation · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueVenous Thromboembolism Diagnosis and Management
Établissements canadiensMount Allison University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePopulationCohortInternal medicineProspective cohort studyDiseaseCohort studyLogistic regressionDemographyEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Chronic venous disease is common, affecting up to 40% of the population, although estimates vary quite widely due to differing evaluation methods and definitions. Chronic venous disease shares some risk factors with venous thromboembolism (VTE). Several genetic loci have been recently discovered and replicated for VTE, mostly in populations of European descent. We tested associations of these loci, as well as a genetic risk score including these variants, with chronic venous disease prevalence and severity in a multi-ethnic cohort. Methods: The San Diego Population Study (SDPS) is a prospective cohort study that evaluated 2404 ethnically diverse men and women aged 29-91 for venous disease using duplex ultrasound. The current study includes 1229 participants from the baseline exam who were genotyped for 35 variants in 23 loci. Venous disease was defined as moderate or severe, as well as severe only. Logistic regression was used to examine the association of each variant with venous disease, stratified by ethnic group. A weighted genetic risk score, using the top 20% of variants and weighting by the beta coefficients, was generated for each ethnic group. Associations of this risk score with venous disease were examined stratified by ethnic group. Results: The mean ± standard deviation (SD) age was 60±11, with 64% female, and 62% White, 14% Hispanic, 11% African-American, and 12% Asian. The prevalence of moderate and severe venous disease was 41%, and severe venous disease alone was 25%. While some loci overlapped in the ethnic-specific genetic risk scores, others were exclusive to an ethnic group. In models adjusting for known venous disease risk factors, in Whites, Hispanics, African-Americans and Asians, respectively, each SD higher genetic risk score was associated with a 1.42-fold higher odds (95% CI (1.21, 1.66)), 2.06-fold higher odds (95% CI (1.44, 2.95)), a 2.25-fold higher odds (95% CI (1.38, 3.66)), and 2.45-fold higher odds (95% CI (1.57, 3.82)) for moderate or severe disease. The difference in c-statistics was statistically significant between the known venous risk factor model and this model adding the genetic risk factor for Hispanics, African-Americans, and Asians, with 0.67 vs. 0.75 (p=0.03), 0.69 vs. 0.77 (p=0.02), 0.63 vs. 0.74 (p=0.01), respectively. The difference was not significant for Whites, 0.64 vs. 0.66 (p=0.12). All results were similar for severe venous disease only. Conclusions: This ethnic-specific genetic risk score is strongly associated with chronic venous disease, and may be of greater importance for venous disease in those of non-European descent. Future work should focus on examining racial/ethnic group genetic architecture in relation to venous disease.

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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,022

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 technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,290
Écart entre enseignants0,261 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations0
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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