MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2103921799 · doi:10.2337/dc12-2553

Genetic Information and the Prediction of Incident Type 2 Diabetes in a High-Risk Multiethnic Population

2013· article· en· W2103921799 sur OpenAlexaff
Sonia S. Anand, David Meyre, Guillaume Paré, Swneke D. Bailey, Changchun Xie, Xiaohe Zhang, Alexandre Montpetit, Dipika Desai, Jackie Bosch, Viswanathan Mohan, Rafael Díaz, Matthew McQueen, Heather J. Cordell, Bernard Keavney, Salim Yusuf, Daniel Gaudet, Hertzel C. Gerstein, James C. Engert

Notice bibliographique

RevueDiabetes Care · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenetic Associations and Epidemiology
Établissements canadiensMcGill University and Génome Québec Innovation CentreOntario Institute for Cancer ResearchMcMaster UniversityUniversité de MontréalPopulation Health Research InstituteUniversity Health NetworkHamilton Health SciencesMcGill UniversityHamilton General Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineType 2 diabetesDiabetes mellitusPopulationType 1 diabetesEnvironmental healthEndocrinology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: To determine if 16 single nucleotide polymorphisms (SNPs) associated with type 2 diabetes (T2DM) in Europeans are also associated with T2DM in South Asians and Latinos and if they can add to the prediction of incident T2DM in a high-risk population. RESEARCH DESIGN AND METHODS: In the EpiDREAM prospective cohort study, physical measures, questionnaires, and blood samples were collected from 25,063 individuals at risk for dysglycemia. Sixteen SNPs that have been robustly associated with T2DM in Europeans were genotyped. Among 15,466 European, South Asian, and Latino subjects, we examined the association of these 16 SNPs alone and combined in a gene score with incident cases of T2DM (n = 1,016) that developed during 3.3 years of follow-up. RESULTS: Nine of the 16 SNPs were significantly associated with T2DM, and their direction of effect was consistent across the three ethnic groups. The gene score was significantly higher among subjects who developed incident T2DM (cases vs. noncases: 16.47 [2.50] vs. 15.99 [2.56]; P = 0.00001). The gene score remained an independent predictor of incident T2DM, with an odds ratio of 1.08 (95% CI 1.05-1.11) per additional risk allele after adjustment for T2DM risk factors. The gene score in those with no family history of T2DM was 16.02, whereas it was 16.19 in those with one parent with T2DM and it was 16.32 in those with two parents with T2DM (P trend = 0.0004). The C statistic of T2DM risk factors was 0.708 (0.691-0.725) and increased only marginally to 0.714 (0.698-0.731) with the addition of the gene score (P for C statistic change = 0.0052). CONCLUSIONS: T2DM genetic associations are generally consistent across ethnic groups, and a gene score only adds marginal information to clinical factors for T2DM prediction.

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)0,004
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,204
Écart entre enseignants0,200 · 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

Citations23
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueDiabetes CareMême sujetGenetic Associations and EpidemiologyTravaux en français237 207