A Polygenic Risk Score as a Risk Factor for Medication-Associated Fractures
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Some commonly prescribed drugs are associated with increased risk of osteoporotic fractures. However, fracture risk stratification using skeletal measures is not often performed to identify those at risk before these medications are prescribed. We tested whether a genomically predicted skeletal measure, speed of sound (gSOS) from heel ultrasound, which was developed in 341,449 individuals from UK Biobank and tested in a separate subset consisting of 80,027 individuals, is an independent risk factor for fracture in users of fracture-related drugs (FRDs). To do this, we first assessed 80,014 UK Biobank participants (including 12,678 FRD users) for incident major osteoporotic fracture (MOF, n = 1189) and incident hip fracture (n = 209). Effects of gSOS on incident fracture were adjusted for baseline clinical fracture risk factors. We found that each standard deviation decrease in gSOS increased the adjusted odds of MOF by 42% (95% confidence interval [CI] 1.34–1.51, p < 2 × 10−16) and of hip fracture by 31% (95% CI 1.15–1.50, p = 9 × 10−5). gSOS below versus above the mean increased the adjusted odds of MOF by 79% (95% CI 1.58–2.01, p < 2 × 10−16) and of hip fracture by 42% (95% CI 1.08–1.88, p = 1.3 × 10−2). Among FRD users, each standard deviation decrease in gSOS increased the adjusted odds of MOF by 29% (nMOF = 256, 95% CI 1.14–1.46, p = 7 × 10−5) and of hip fracture by 30% (nhip fracture = 68, 95% CI 1.02–1.65, p = 0.0335). FRD users with gSOS below versus above the mean had a 54% increased adjusted odds of MOF (95% 1.19–1.99, p = 8.95 × 10−4) and a twofold increased adjusted odds of hip fracture (95% 1.19–3.31, p = 8.5 × 10−3). We therefore showed that genomically predicted heel SOS is independently associated with incident fracture among FRD users. © 2020 American Society for Bone and Mineral Research.
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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| 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) | 0,005 | 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 ».