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Enregistrement W2168965054 · doi:10.1161/strokeaha.114.006609

Polygenic Overlap Between Kidney Function and Large Artery Atherosclerotic Stroke

2014· article· en· W2168965054 sur OpenAlexfundno aff
Elizabeth Holliday, Matthew Traylor, Rainer Malik, Steve Bevan, Jane Maguire, Simon A. Koblar, Jonathan Sturm, Graeme J. Hankey, Christopher Oldmeadow, Mark McEvoy, Cathie Sudlow, Peter M. Rothwell, Josef Coresh, Pavel Hamet, Johanne Tremblay, Stephen T. Turner, Mariza de Andrade, Madhumathi Rao, Reinhold Schmidt, Peter A. Crick, Antonietta Robino, Carmen A. Peralta, J. Wouter Jukema, Paul Mitchell, Sylvia E. Rosas, Jie Jin Wang, Rodney J. Scott, Martin Dichgans, Braxton D. Mitchell, W.H. Linda Kao, Caroline S. Fox, Christopher Levi, John Attia, Hugh S. Markus

Notice bibliographique

RevueStroke · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueChronic Kidney Disease and Diabetes
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Center for Advancing Translational SciencesNational Human Genome Research InstituteNational Institute of Diabetes and Digestive and Kidney DiseasesNational Heart, Lung, and Blood InstituteCanadian Institutes of Health ResearchNational Institutes of HealthWellcome Trust
Mots-clésMedicineRenal functionCystatin CCreatinineInternal medicineKidney diseaseCardiologyStroke (engine)Coronary artery diseaseEtiologyGenome-wide association studyHeritabilityEpidemiologyUrinary systemSingle-nucleotide polymorphismGenotypeGeneticsGeneBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND AND PURPOSE: Epidemiological studies show strong associations between kidney dysfunction and risk of ischemic stroke (IS), the mechanisms of which are incompletely understood. We investigated whether these associations may reflect shared heritability because of a common polygenic basis and whether this differed for IS subtypes. METHODS: Polygenic models were derived using genome-wide association studies meta-analysis results for 3 kidney traits: estimated glomerular filtration rate using serum creatinine (eGFRcrea: n=73 998), eGFR using cystatin C (eGFRcys: n=22 937), and urinary albumin to creatinine ratio (n=31 580). For each, single nucleotide polymorphisms passing 10 P value thresholds were used to form profile scores in 4561 IS cases and 7094 controls from the United Kingdom, Germany, and Australia. Scores were tested for association with IS and its 3 aetiological subtypes: large artery atherosclerosis, cardioembolism, and small vessel disease. RESULTS: Polygenic scores correlating with higher eGFRcrea were associated with reduced risk of large artery atherosclerosis, with 5 scores reaching P<0.05 (peak P=0.004) and all showing the epidemiologically expected direction of effect. A similar pattern was observed for polygenic scores reflecting higher urinary albumin to creatinine ratio, of which 3 associated with large artery atherosclerosis (peak P=0.01) and all showed the expected directional association. One urinary albumin to creatinine ratio-based score also associated with small vessel disease (P=0.03). The global pattern of results was unlikely to have occurred by chance (P=0.02). CONCLUSIONS: This study suggests possible polygenic correlation between renal dysfunction and IS. The shared genetic components may be specific to stroke subtypes, particularly large artery atherosclerotic stroke. Further study of the genetic relationships between these disorders seems merited.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,234
Écart entre enseignants0,224 · 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

Citations23
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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