Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE OF REVIEW: Prevention of coronary artery disease (CAD) is an appropriate goal for the 21st century. Randomized clinical studies consistently show a 30-40% reduction in mortality and morbidity by modifying known risk factors. However, genetic risk, estimated to account for 40-60% of susceptibility to CAD, has until recently been unknown. Comprehensive prevention will require knowledge of both. RECENT FINDINGS: The 21st century technology has responded to the challenge. Whereas the first genetic risk variant was not discovered until 2007 (9p21), a total of 36 genetic risk factors for CAD have been discovered and verified in large sample sizes. A startling discovery was that over two-thirds of these factors do not act through known risk factors or mechanisms. This obviously has great implications for the pathogenesis of CAD and presents many potential targets for new therapy. These genetic risk factors occur more commonly in the population than expected, with over half of them occurring in more than 50% of the population, and 10 of them occurring in at least 75% of the population. SUMMARY: The role of genetic risk factors in genetic screening for prevention of heart disease is yet to be defined. The technology is already available, but functional analysis may be a prerequisite for their clinical application.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».