Genetics of Coronary Artery Disease in the 21st Century
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Coronary artery disease (CAD) is still the number‐one killer in the world, and clinical trials indicate that it is preventable. Mortality and morbidity can be reduced by at least 30% to 40% by treating known risk factors. Genetic susceptibility is claimed to account for 50% of predisposition. The challenge of preventing CAD in this century, as claimed by some investigators, will require a more comprehensive prevention and treatment of environmental and genetic risk factors. Part of that challenge has been met by genome‐wide association studies, which have identified 36 genetic variants with increased risk for CAD. All of these genetic variants have reached genome‐wide significance (5×10 −8 ) and replicate in independent populations with large sample sizes. More than 50% of these variants occur in >50% of the population, with 10 occurring in >75% of the population. The challenge and the opportunity lie in the observation that >66% of these risk variants do not mediate their risk through known conventional risk factors. These results suggest that genetic predisposition for CAD is conferred by common DNA variants and many factors contributing to the pathogenesis of CAD are yet to be determined. Comprehensive prevention of CAD will most likely require combating genetic and environmental risk factors. We are on the cusp of genetic screening, and new therapeutic targets are becoming available to manage both genetic and environmental risk factors for CAD. The authors are supported by grants from the Canadian Institutes of Health Research, nos. MOP82810 (RR) and MOP77682 (AFRS), and the Canada Foundation for Innovation, no. 11966 (RR). The authors have no other funding, financial relationships, or conflicts of interest to disclose.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».