Association of genetic risk score and chronic kidney disease in a Japanese population
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Chronic kidney disease (CKD) is a public health problem worldwide including Japan. Recent genome‐wide association studies have discovered CKD susceptibility variants. We developed a genetic risk score (GRS) based on CKD‐associated variants and assessed a possibility that the GRS can improve the discrimination capability for the prevalence of CKD in a Japanese population. The present study consists of 11 283 participants randomly selected from 12 Japan Multi‐Institutional Collaborative Cohort Study sites. Individual GRS was constructed combining 18 single‐nucleotide polymorphisms identified in a Japanese population. Participants with eGFR <60 mL/min per 1.73 m 2 was defined as case (stage 3 CKD or higher) in this study. Logistic regression analysis was used to examine the association between the GRS and CKD risk with adjustment for sex, age, hypertension and type 2 diabetes mellitus. The frequency of individuals with CKD was 8.3%, which was relatively low compared with those previously reported in a Japanese population. The odds ratio of having CKD was 1.120 (95% confidence interval: 1.042–1.203) per 10 GRS increment in the fully adjusted model ( P = 0.002). The C‐statistic was significantly increased in the model with the GRS, comparing with the model without the GRS (0.720 vs 0.719, P difference = 0.008). Increment of the GRS was associated with increased risk of CKD. Additionally, the GRS significantly improved the discriminatory ability of CKD prevalence in a Japanese population; however, the improvement of discriminatory ability brought about by the GRS seemed to be small compared with that of non‐genetic CKD risk factors.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle