MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2510207105 · doi:10.1371/journal.pone.0161472

Lead-Related Genetic Loci, Cumulative Lead Exposure and Incident Coronary Heart Disease: The Normative Aging Study

2016· article· en· W2510207105 sur OpenAlexaff
Ning Ding, Xin Wang, Marc G. Weisskopf, David Sparrow, Joel Schwartz, Howard Hu, Sung Kyun Park

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueHeavy Metal Exposure and Toxicity
Établissements canadiensPublic Health OntarioUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNational Institute for Occupational Safety and HealthNational Institute of Diabetes and Digestive and Kidney DiseasesNational Institute of Environmental Health SciencesCenters for Disease Control and PreventionU.S. Department of Veterans Affairs
Mots-clésInternal medicineGSTP1MedicineHazard ratioEndocrinologyClusterinPhysiologyBiologyConfidence intervalGeneticsGenotypeGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Cumulative exposure to lead is associated with cardiovascular outcomes. Polymorphisms in the δ-aminolevulinic acid dehydratase (ALAD), hemochromatosis (HFE), heme oxygenase-1 (HMOX1), vitamin D receptor (VDR), glutathione S-transferase (GST) supergene family (GSTP1, GSTT1, GSTM1), apolipoprotein E (APOE),angiotensin II receptor-1 (AGTR1) and angiotensinogen (AGT) genes, are believed to alter toxicokinetics and/or toxicodynamics of lead. OBJECTIVES: We assessed possible effect modification by genetic polymorphisms in ALAD, HFE, HMOX1, VDR, GSTP1, GSTT1, GSTM1, APOE, AGTR1 and AGT individually and as the genetic risk score (GRS) on the association between cumulative lead exposure and incident coronary heart disease (CHD) events. METHODS: We used K-shell-X-ray fluorescence to measure bone lead levels. GRS was calculated on the basis of 22 lead-related loci. We constructed Cox proportional hazard models to compute adjusted hazard ratios (HRs) and 95% confidence intervals (CIs) for incident CHD. We applied inverse probability weighting to account for potential selection bias due to recruitment into the bone lead sub-study. RESULTS: Significant effect modification was found by VDR, HMOX1, GSTP1, APOE, and AGT genetic polymorphisms when evaluated individually. Further, the bone lead-CHD associations became larger as GRS increases. After adjusting for potential confounders, a HR of CHD was 2.27 (95%CI: 1.50-3.42) with 2-fold increase in patella lead levels, among participants in the top tertile of GRS. We also detected an increasing trend in HRs across tertiles of GRS (p-trend = 0.0063). CONCLUSIONS: Our findings suggest that lead-related loci as a whole may play an important role in susceptibility to lead-related CHD risk. These findings need to be validated in a separate cohort containing bone lead, lead-related genetic loci and incident CHD data.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,838

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0010,001

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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,240
Écart entre enseignants0,209 · 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 tête enseignante, 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

Citations36
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revuePLoS ONEMême sujetHeavy Metal Exposure and ToxicityTravaux en français237 207