MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2789244140 · doi:10.1177/0891988718764330

Loss-of-Function PCSK9 Mutations Are Not Associated With Alzheimer Disease

2018· article· en· W2789244140 sur OpenAlexafffundabout
Martine Paquette, Yascara Grisel Luna Saavedra, Judes Poirier, Louise Théroux, Doris Dea, Alexis Baass, Robert Dufour

Notice bibliographique

RevueJournal of Geriatric Psychiatry and Neurology · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLipoproteins and Cardiovascular Health
Établissements canadiensMcGill UniversityDouglas Mental Health University InstituteUniversité de MontréalMontreal Clinical Research Institute
Organismes subventionnairesNational Institute on AgingCanadian Institutes of Health ResearchInstitut de Recherche Clinique De Montréal
Mots-clésPCSK9MedicineDiseaseApolipoprotein EAlzheimer's diseaseGenotypeMutationRisk factorInternal medicineDementiaPopulationNeurocognitiveGeneticsLDL receptorCholesterolBiologyLipoproteinPsychiatryGeneCognition

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Hypercholesterolemia is a major risk factor for the late-onset form of Alzheimer disease (AD). Loss-of-function (LOF) mutations of PCSK9 and PCSK9 inhibitors lower low-density lipoprotein cholesterol (LDL-C) and have been associated with a reduced risk of cardiovascular disease. The aim of this study was to examine the effect of PCSK9 LOF variants on risk and age of onset of AD. METHODS: A total of 878 participants (410 controls and 468 AD cases) from the Quebec Founder Population were included in the study. RESULTS: Fifty-four (6.2%) participants carried the R46L mutation, whereas 226 (26.2%) participants carried the InsLEU mutation. There was no protective or no deleterious effect of carrying PCSK9 LOF mutations on AD prevalence nor on age of onset, even when stratified by apolipoprotein E epsilon 4 genotype or by gender. CONCLUSION: Our data indicate that carrying PCSK9 LOF mutations has a neutral effect on neurocognitive health and the prevalence of AD.

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 enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,308

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)0,0000,000

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,260
Écart entre enseignants0,244 · 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

Citations26
Publié2018
Routes d'admission3
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Geriatric Psychiatry and NeurologyMême sujetLipoproteins and Cardiovascular HealthTravaux en français237 207