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Enregistrement W2329063825 · doi:10.1097/01.hjh.0000420459.63360.d2

913 COMMON GENETIC BACKGROUND FOR HYPERTENSION, METABOLIC SYNDROME TRAITS AND RESTING HEART RATE IN MICROALBUMINURIC SUBJECTS

2012· article· en· W2329063825 sur OpenAlexaff
Alena Krajčoviechová, Renata Cífková, J Sandoval, Gilles Godefroid, Carole Long, Jan Bruthans, P. Wohlfahrt, Věra Lánská, Johanne Tremblay, Pavel Hamet

Notice bibliographique

RevueJournal of Hypertension · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueFolate and B Vitamins Research
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineMetabolic syndromeInternal medicineConfoundingType 2 diabetesSingle-nucleotide polymorphismPopulationTCF7L2Diabetes mellitusEndocrinologyGeneticsObesityGeneGenotypeBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objectives: 1. To identify the impact of metabolic syndrome (MetS) components on risk of microalbuminuria (MAU). 2. To examine the association between validated hypertension and type-2 diabetes (T2D) susceptibility genes and MetS traits with resting heart rate (HR) in microalbuminuric individuals. Methods: 1. In the Czech Post-Monica study, we examined a representative population sample (n=3612) for MAU and MetS. 2. We conducted genome-wide association case-control study using Affymetrix SNP Array 6.0. Cases (n= 63) with MAU and MetS were age- and sex-matched with controls (n=63) without MAU and MetS, while cases (n=31) from the upper extreme of the ACR distribution curve were matched to their controls (n=31) irrespective of MetS. Only individuals without hypertension, T2D and cardiovascular disease (CVD) were eligible as controls. Results: 1. MetS was independently associated with MAU (p<0.0001). Hypertension was independent predictor of MAU (p=0.022) after adjusting for MetS components and confounders. 2. We report an association between 3SNPs in hypertension CACNB2 gene and MetSy (p=0.0005), hypertension (p=0.0006) and TG (p=0.00008). We found an association between SNPs in T2D gene GLIS3 and MetS, CVD and hypertension; TCF7L2 and MetS; GCKR and hypertension; CAMK1D, IGF2BP2 and resting HR. In multivariate regression, rs1017568 in GLIS3 (p=0.007) and rs4918790 in TCF7L2 genes (p=0.0002) were independent predictors of MAU. When summing up risk alleles of SNPs in T2D genes, the OR for MAU per genetic risk score unit was 1.085 ([CI 1.04-1.13], p=0.0003). Conclusion: Association between MAU and the MetS is based on common genetic background conferring higher cardiovascular risk.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,072
Tête enseignante GPT0,305
Écart entre enseignants0,233 · 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

Citations0
Publié2012
Routes d'admission1
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