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Enregistrement W2119445047 · doi:10.2337/db10-1119

Updated Genetic Score Based on 34 Confirmed Type 2 Diabetes Loci Is Associated With Diabetes Incidence and Regression to Normoglycemia in the Diabetes Prevention Program

2011· article· en· W2119445047 sur OpenAlexaff
Marie‐France Hivert, Kathleen A. Jablonski, Leigh Perreault, Richa Saxena, Jarred B. McAteer, Paul W. Franks, Richard F. Hamman, Steven E. Kahn, Steven M. Haffner, James B. Meigs, David Altshuler, William C. Knowler, José C. Florez

Notice bibliographique

RevueDiabetes · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenetic Associations and Epidemiology
Établissements canadiensUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesNational Institute of Diabetes and Digestive and Kidney DiseasesNational Institutes of Health
Mots-clésType 2 diabetesMedicineDiabetes mellitusIncidence (geometry)Internal medicineEndocrinologyMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: Over 30 loci have been associated with risk of type 2 diabetes at genome-wide statistical significance. Genetic risk scores (GRSs) developed from these loci predict diabetes in the general population. We tested if a GRS based on an updated list of 34 type 2 diabetes-associated loci predicted progression to diabetes or regression toward normal glucose regulation (NGR) in the Diabetes Prevention Program (DPP). RESEARCH DESIGN AND METHODS: We genotyped 34 type 2 diabetes-associated variants in 2,843 DPP participants at high risk of type 2 diabetes from five ethnic groups representative of the U.S. population, who had been randomized to placebo, metformin, or lifestyle intervention. We built a GRS by weighting each risk allele by its reported effect size on type 2 diabetes risk and summing these values. We tested its ability to predict diabetes incidence or regression to NGR in models adjusted for age, sex, ethnicity, waist circumference, and treatment assignment. RESULTS: In multivariate-adjusted models, the GRS was significantly associated with increased risk of progression to diabetes (hazard ratio [HR] = 1.02 per risk allele [95% CI 1.00-1.05]; P = 0.03) and a lower probability of regression to NGR (HR = 0.95 per risk allele [95% CI 0.93-0.98]; P < 0.0001). At baseline, a higher GRS was associated with a lower insulinogenic index (P < 0.001), confirming an impairment in β-cell function. We detected no significant interaction between GRS and treatment, but the lifestyle intervention was effective in the highest quartile of GRS (P < 0.0001). CONCLUSIONS: A high GRS is associated with increased risk of developing diabetes and lower probability of returning to NGR in high-risk individuals, but a lifestyle intervention attenuates this risk.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,030
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,259
Écart entre enseignants0,241 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations190
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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