Heritability of and Mortality Prediction With a Longevity Phenotype: The Healthy Aging Index
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Longevity-associated genes may modulate risk for age-related diseases and survival. The Healthy Aging Index (HAI) may be a subphenotype of longevity, which can be constructed in many studies for genetic analysis. We investigated the HAI's association with survival in the Cardiovascular Health Study and heritability in the Long Life Family Study. METHODS: The HAI includes systolic blood pressure, pulmonary vital capacity, creatinine, fasting glucose, and Modified Mini-Mental Status Examination score, each scored 0, 1, or 2 using approximate tertiles and summed from 0 (healthy) to 10 (unhealthy). In Cardiovascular Health Study, the association with mortality and accuracy predicting death were determined with Cox proportional hazards analysis and c-statistics, respectively. In Long Life Family Study, heritability was determined with a variance component-based family analysis using a polygenic model. RESULTS: Cardiovascular Health Study participants with unhealthier index scores (7-10) had 2.62-fold (95% confidence interval: 2.22, 3.10) greater mortality than participants with healthier scores (0-2). The HAI alone predicted death moderately well (c-statistic = 0.643, 95% confidence interval: 0.626, 0.661, p < .0001) and slightly worse than age alone (c-statistic = 0.700, 95% confidence interval: 0.684, 0.717, p < .0001; p < .0001 for comparison of c-statistics). Prediction increased significantly with adjustment for demographics, health behaviors, and clinical comorbidities (c-statistic = 0.780, 95% confidence interval: 0.765, 0.794, p < .0001). In Long Life Family Study, the heritability of the HAI was 0.295 (p < .0001) overall, 0.387 (p < .0001) in probands, and 0.238 (p = .0004) in offspring. CONCLUSION: The HAI should be investigated further as a candidate phenotype for uncovering longevity-associated genes in humans.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».