An explained variance‐based genetic risk score associated with gestational diabetes antecedent and with progression to pre‐diabetes and type 2 diabetes: a cohort study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To determine whether an explained-variance genetic risk score (GRS), with 36 single nucleotide polymorphisms (SNPs) previously associated with type 2 diabetes (T2D), is also associated with gestational diabetes mellitus (GDM), and with the progression to pre-diabetes and T2D among women with prior GDM. DESIGN: A cohort study. SETTING: Clinical investigation unit of Laval University, Quebec, Canada. POPULATION: A cohort of 214 women with prior GDM and 82 controls recruited between 2009 and 2012. METHODS: Associations between the GRS and GDM. MAIN OUTCOMES MEASURES: GDM and prevalence of pre-diabetes and T2D. RESULTS: Women with prior GDM had a higher GRS compared with controls (38.6 ± 3.9, 95% CI 38.1-39.1, versus 37.4 ± 3.2, 95% CI 36.7-38.1; P < 0.0001). In women with prior GDM, the explained-variance GRS was higher for pre-diabetic women compared with women who remained normoglucotolerant at testing (1.21 ± 0.18, 95% CI 1.18-1.23, versus 1.17 ± 0.15, 95% CI 1.13-1.20; P < 0.0001). Similarly, women with T2D had a higher explained-variance GRS compared with women with prior GDM who remained normoglucotolerant (1.20 ± 0.18, 95% CI 1.14-1.25, versus 1.17 ± 0.17, 95% CI 1.13-1.20; P < 0.0001). The predictive effects of the explained-variance GRS, age, and body mass index (BMI), or the additive effects of the three variables, were tested for pre-diabetes and T2D. We observed an area under the curve of 0.6269 (95% CI 0.5638-0.6901) for age and BMI, and adding the explained-variance GRS into the model increased the area to 0.6672 (95% CI 0.6064-0.7281) for the prediction of pre-diabetes. CONCLUSIONS: An explained-variance GRS is associated with both GDM and progression to pre-diabetes and T2D in women with prior GDM.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».