Genetics of coronary artery disease
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE OF REVIEW: Patients with multivessel coronary artery disease (CAD) may undergo revascularization by either percutaneous coronary intervention (PCI) or coronary artery bypass graft surgery (CABG). This review will discuss the use of polygenic risk scores for risk-stratification of patients with multivessel CAD in order to guide the choice of revascularization. RECENT FINDINGS: A 57-single nucleotide polymorphism (SNP)-polygenic risk score can accurately risk-stratify patients with CAD and identify those who will receive greater benefit from statin therapy. The most recent genomic studies reveal 243 different SNPs are now significantly associated with CAD. Randomized clinical trials comparing PCI vs. CABG (FREEDOM, SYNTAX, NOBLE, EXCEL) have uncovered factors related to CAD severity (diabetes, SYNTAX score) are critical determinants of outcomes after revascularization. SUMMARY: There is a need to discover predictors of outcomes after PCI vs. CABG to improve clinical decision-making in multivessel CAD. High polygenic risk score is associated with increased CAD severity and better outcomes with statin therapy. Randomized clinical trials indicate CAD severity is associated with better outcomes after CABG compared with PCI. Accordingly, polygenic risk score could also be associated with better outcomes after CABG vs. PCI and used to optimize revascularization for patients with multivessel CAD.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,003 |
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 ».