Higher Responsiveness to Rosuvastatin in Polygenic versus Monogenic Hypercholesterolemia: A Propensity Score Analysis
Notice bibliographique
Résumé
The monogenic defect in familial hypercholesterolemia (FH) is detected in ∼40% of cases. The majority of mutation-negative patients have a polygenic cause of high LDL-cholesterol (LDL-C). We sought to investigate whether the underlying monogenic or polygenic defect is associated with the response to rosuvastatin. METHODS: A previously established LDL-C-specific polygenic risk score (PRS) was used to examine the possibility of polygenic hypercholesterolemia in mutation-negative patients. All of the patients received rosuvastatin and they were followed for 8 ± 2 months. A propensity score analysis was performed to evaluate the variables associated with the response to treatment. RESULTS: Monogenic subjects had higher mean (±SD) baseline LDL-C when compared to polygenic (7.6 ± 1.5 mmol/L vs. 6.2 ± 1.2 mmol/L; p < 0.001). Adjusted model showed a lower percentage of change in LDL-C after rosuvastatin treatment in monogenic patients vs. polygenic subjects (45.9% vs. 55.4%, p < 0.001). The probability of achieving LDL-C targets in monogenic FH was lower than in polygenic subjects (0.075 vs. 0.245, p = 0.004). Polygenic patients were more likely to achieve LDL-C goals, as compared to those monogenic (OR 3.28; 95% CI: 1.23-8.72). CONCLUSION: Our findings indicate an essentially higher responsiveness to rosuvastatin in FH patients with a polygenic cause, as compared to those carrying monogenic mutations.
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 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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».