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Enregistrement W2911802438 · doi:10.1177/2047487319829746

Genetic testing for familial hypercholesterolemia: Impact on diagnosis, treatment and cardiovascular risk

2019· review· en· W2911802438 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueEuropean Journal of Preventive Cardiology · 2019
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLipoproteins and Cardiovascular Health
Établissements canadiensUniversity of TorontoRoyal Victoria HospitalMcGill University Health CentreRoyal Victoria Regional Health Centre
Organismes subventionnairesUniversity of Toronto
Mots-clésMedicineFamilial hypercholesterolemiaOdds ratioInternal medicineConfidence intervalGenetic testingPopulationMyocardial infarctionFamily historyAtherosclerotic cardiovascular diseaseCholesterolDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Aims Familial hypercholesterolemia (FH) is the most common genetic disorder in medicine, with a prevalence of 1/250. Affected individuals have elevated low-density lipoprotein cholesterol (LDL-C) and an increased lifetime risk of atherosclerotic cardiovascular disease (ASCVD). The diagnosis of FH is based on algorithms that include LDL-C levels, physical manifestations, family history of high LDL-C and premature ASCVD, and, more recently, genetic testing. We sought to determine the impact of genetic testing on the: 1) diagnosis of ‘definite familial hypercholesterolemia’, 2) initiation and adherence of lipid-lowering therapy and 3) risk of ASCVD. Methods We performed a systematic review and meta-analysis, pooling odds ratios and 95% confidence intervals for ASCVD from studies comparing risk estimates in individuals harboring FH-causing variants and unaffected individuals. Results After screening 3304 unique publications, 56 studies were included in the analysis. 1) Genetic testing provided confirmation of FH in 28–80%, over clinical criteria alone, depending on the diagnostic algorithm and the method of analysis. In two large population-based studies comprising 76,751 individuals, an FH-causing variant was identified in only 1.7–2.5% of subjects with an LDL-C > 4.9 mmol/L (190 mg/dL). 2) A confirmed molecular diagnosis increased lipid-lowering therapy adherence (five studies, n = 4181 definite FH). 3) Loss-of-function variant of the LDLR were at a markedly increased risk of myocardial infarction (odds ratio 6.77, 95% confidence interval 4.75–9.66), and patients with a milder (hypomorphic) pathogenic LDLR change had a 4.4-fold increase in risk (odds ratio 4.4, 95% confidence interval 2.34–8.26), compared with controls. Conclusion DNA sequencing confirms the diagnosis of FH but has a poor yield in unselected patients whose sole criterion is an elevated LDL-C. Initiation and adherence to treatment is improved. The risk of ASCVD is 4.4- to 6.8-fold increased in patients with an FH-causing variant compared with controls, depending on the severity of the DNA change.

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.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,977
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0060,008
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,075
Tête enseignante GPT0,341
Écart entre enseignants0,266 · 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