Prediction of Ankylosing Spondylitis in the HUNT Study by a Genetic Risk Score Combining 110 Single-nucleotide Polymorphisms of Genome-wide Significance
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The genetic component of ankylosing spondylitis (AS) development is ∼90%. Of the known heritability, ∼20% is explained by HLA-B27, and 113 identified AS-associated single-nucleotide polymorphisms (SNP) account for ∼7.4%. The objectives were to construct a weighted genetic risk score (wGRS) using currently known genome-wide susceptibility SNP, and to evaluate its predictive ability for AS in the Norwegian population-based Nord-Trøndelag Health Study (HUNT). METHODS: AS cases (n = 164) and controls (n = 49,032) were from the second (1995-1997) and third (2006-2008) waves of the HUNT study, to which the entire adult population of the northern region of Trøndelag was invited. A wGRS based on 110 SNP weighted by published OR for AS was constructed, representing each person's carriage of all risk variants. Logistic regression models including the wGRS alone or in combination with HLA-B27 carrier state and other adjustment variables (sex, age, smoking, body mass index, and hypertension) were developed. Discrimination among models was compared using area under the curve (AUC). RESULTS: The wGRS was associated with AS (OR 1.7, 95% CI 1.4-2.1), but showed low discrimination (AUC 0.62, 95% CI 0.58-0.67). HLA-B27 was significantly associated with AS (OR 50, 95% CI 32-81), showing high discrimination (AUC 0.88, 95% CI 0.85-0.90). Combining the wGRS and HLA-B27 improved prediction (AUC 0.90, 95% CI 0.87-0.92; p < 0.001 vs wGRS alone, p < 0.01 vs HLA-B27 alone). Further inclusion of adjustment variables gave a small improvement (AUC 0.91, 95% CI 0.89-0.94; p = 0.03). CONCLUSION: Prediction in a population-based setting based on all currently known AS susceptibility SNP was better than HLA-B27 carrier state alone, although the improvement was small and of uncertain clinical value.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».