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Enregistrement W2119371620 · doi:10.1093/eurheartj/ehv083

Mendelian randomization analysis supports the causal role of dysglycaemia and diabetes in the risk of coronary artery disease

2015· article· en· W2119371620 sur OpenAlexaff
Stephanie Ross, Hertzel C. Gerstein, John W. Eikelboom, Sonia S. Anand, Salim Yusuf, Guillaume Paré

Notice bibliographique

RevueEuropean Heart Journal · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenetic Associations and Epidemiology
Établissements canadiensThrombosis and Atherosclerosis Research InstituteHamilton General HospitalHamilton Health SciencesMcMaster UniversityPopulation Health Research Institute
Organismes subventionnairesSanofiEli Lilly and Company
Mots-clésMendelian randomizationMedicineOdds ratioInternal medicineType 2 diabetesCoronary artery diseaseSingle-nucleotide polymorphismDiabetes mellitusInsulin resistanceGenome-wide association studyConfidence intervalInsulinGeneticsEndocrinologyGenetic variantsGenotypeBiologyGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,127
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,240
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,127
Score d'incertitude au seuil0,674

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1270,240
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,009
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0010,003
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,001

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.

Tête enseignante Opus0,013
Tête enseignante GPT0,252
Écart entre enseignants0,239 · 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

Citations137
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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