Alzheimer's disease genetic risk variants beyond <i>APOE</i> ε4 predict mortality
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Introduction We hypothesized that, like apolipoprotein E (APOE), other late‐onset Alzheimer's disease (LOAD) genetic susceptibility loci predict mortality. Methods We used a weighted genetic risk score (GRS) from 21 non‐APOE LOAD risk variants to predict survival in the Adult Changes in Thought and the Health and Retirement Studies. We meta‐analyzed hazard ratios and examined models adjusted for cognitive performance or limited to participants with dementia. For replication, we assessed the GRS‐longevity association in the Cohorts for Heart and Aging Research in Genomic Epidemiology, comparing cases surviving to age ≥90 years with controls who died between ages 55 and 80 years. Results Higher GRS predicted mortality (hazard ratio = 1.05; 95% confidence interval: 1.00–1.10, P = .04). After adjusting for cognitive performance or restricting to participants with dementia, the relationship was attenuated and no longer significant. In case‐control analysis, the GRS was associated with reduced longevity (odds ratio = 0.64; 95% confidence interval: 0.41–1.00, P = .05). Discussion Non‐APOE LOAD susceptibility loci confer risk for mortality, likely through effects on dementia incidence.
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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 | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».