Identifying Novel Biomarkers for Cardiovascular Events or Death in People With Dysglycemia
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Serum biomarkers may identify people at risk for cardiovascular (CV) outcomes. Biobanked serum samples from 8494 participants with dysglycemia in the completed Outcome Reduction With Initial Glargine Intervention trial were assayed for 284 biomarkers to identify those that could identify people at risk for a CV outcome or death when added to clinical measurements. METHODS AND RESULTS: A multiplex analysis measured a panel of cardiometabolic biomarkers in 1 mL of stored frozen serum from every participant who provided biobanked blood. After eliminating undetectable or unanalyzable biomarkers, 8401 participants who each had a set of 237 biomarkers were analyzed. Forward-selection Cox regression models were used to identify biomarkers that were each independent determinants of 3 different incident outcomes: (1) the composite of myocardial infarction, stroke, or CV death; (2) these plus heart failure hospitalization or revascularization; and (3) all-cause death. When added to clinical variables, 10 biomarkers were independent determinants of the 1405 CV composite outcomes observed during follow-up; 9 biomarkers (including 8 of these 10) were independent determinants of the 2435 expanded composite outcomes; and 15 (including the 10 CV composite biomarkers) were independent determinants of the 1340 deaths. Adjusted C statistics increased from 0.64 for the clinical variables to 0.71 and 0.68 for the 2 CV composite outcomes, respectively, with the greatest increase to 0.75 for death (P<0.001 for the change). CONCLUSIONS: A systematic hypothesis-free approach identified combinations of up to 15 cardiometabolic biomarkers as independent determinants of CV outcomes or death in people with dysglycemia. CLINICAL TRIAL REGISTRATION: URL: http://www.clinicaltrials.gov. Unique identifier: NCT00069784.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,026 | 0,031 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».