Mendelian randomization analysis supports the causal role of dysglycaemia and diabetes in the risk of coronary artery disease
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Type 2 diabetes is a strong risk factor for coronary artery disease (CAD). However, the absence of a clear reduction in CAD by intensive glucose lowering in randomized controlled trials has fuelled uncertainty regarding the causal role of dysglycaemia and CAD. OBJECTIVE: To assess whether Mendelian randomization supports a causal role of dysglycaemia and diabetes for risk of CAD. METHODS: Effect size estimates of common genetic variants associated with fasting glucose (FG), glycated haemoglobin (HbA1c), and diabetes were obtained from the Meta-Analyses of Glucose and Insulin-Related Traits Consortium and Diabetes Genetics Replication and Meta-Analysis consortia. The corresponding effect estimates of these single nucleotide polymorphisms (SNPs) on the risk of CAD were then evaluated in CARDIOGRAMplusC4D. RESULTS: SNPs associated with HbA1c and diabetes were associated with an increased risk of CAD. Using information from 59 genetic variants associated with diabetes, the causal effect of diabetes on the risk of CAD was estimated at an odds ratio (OR) of 1.63 (95% Confidence Interval (CI): 1.23-2.07; P = 0.002). On the other hand, nine genetic variants associated with HbA1c were associated with an OR of 1.53 per 1% HbA1c increase (95% CI: 1.14-2.05; P = 0.023) in the risk of CAD while this effect was non-significant among 30 genetic variants associated with FG per mmol/L (OR: 1.18, 95% CI: 0.97-1.42; P = 0.102). No significant differences were observed when categorizing genetic loci according to their effect on either β-cell dysfunction or insulin resistance. CONCLUSIONS: These Mendelian randomization analyses support a causal role for diabetes and its associated high glucose levels on CAD, and suggest that long-term glucose lowering may reduce CAD events.
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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 | 0,002 | 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 ».