The association of telomere length with paternal history of premature myocardial infarction in the European Atherosclerosis Research Study II
Notice bibliographique
Résumé
Inter-individual variability in telomere length is highly heritable and has been correlated with risk of coronary heart disease (CHD). Our aim was to determine the association of mean leukocyte telomere length with paternal history of premature myocardial infarction (MI). Mean leukocyte telomere length was measured with real-time polymerase chain reactions in 369 male students (18-28 years) with a paternal history of MI before the age of 55, recruited from 14 European universities, serving as cases and 396 age-matched controls with no paternal history of CHD. Overall, cases had borderline significantly shorter mean length (approximately 550 bp), adjusted for age and geographical region, than controls (p = 0.05). A significant difference in telomere length across the geographical regions of Europe was observed (p < 0.0001), with shorter mean length in the Baltic and South and the longest in the Middle. The case-control difference ( approximately 2.24 kb) in mean length was highly significant only in the Baltic region (p < 0.0001). There is suggestive evidence that, in young men, the biological expression of a paternal history of premature MI is at least in part mediated through inherited short telomeres. The association with paternal history of MI is strongly seen only in the Baltic compared to the rest of Europe, but this is not explained by shorter telomere length in this region.
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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 | 0,007 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».