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Enregistrement W3039160019 · doi:10.1016/s2213-2600(20)30101-6

Chronic obstructive pulmonary disease and related phenotypes: polygenic risk scores in population-based and case-control cohorts

2020· article· en· W3039160019 sur OpenAlexaff
Matthew Moll, Phuwanat Sakornsakolpat, Nick Shrine, Brian D. Hobbs, Dawn L. DeMeo, Catherine John, Anna L. Guyatt, Michael J. McGeachie, Sina A. Gharib, Ma’en Obeidat, Lies Lahousse, Sara Wijnant, Guy Brusselle, Deborah A. Meyers, Eugene R. Bleecker, Xingnan Li, Ruth Tal‐Singer, Ani Manichaikul, Stephen S. Rich, Sungho Won, Woo Jin Kim, Ah Ra, George R. Washko, R. Graham Barr, Bruce M. Psaty, Traci M. Bartz, Nadia N. Hansel, Kathleen C. Barnes, John E. Hokanson, James D. Crapo, David A. Lynch, Per Bakke, Amund Gulsvik, Ian P. Hall, Louise V. Wain, María Soler Artigas, Victoria E. Jackson, David P. Strachan, Jennie Hui, Shona M. Kerr, Ozren Polašek, Véronique Vitart, Jonathan Marten, Igor Rudan, Mika Kähönen, Ida Surakka, Christian Gieger, Stefan Karrasch, Rajesh Rawal, Holger Schulz, Ian J. Deary, Sarah E. Harris, Stefan Enroth, Ulf Gyllensten, Medea Imboden, Nicole M Probst-Hensch, Terho Lehtimäki, Olli Raitakari, Claudia Langenberg, Jian'an Luan, Wei Zhao, Caroline Hayward, Alison D. Murray, David J. Porteous, Blair H. Smith, Marjo-Riitta Jarvelin, Matthias Wielscher, Peter K. Joshi, Katherine A. Kentistou, Paul R. H. J. Timmers, James F. Wilson, James P. Cook, Lars Lind, Anubha Mahajan, Andrew P. Morris, Ralf Ewert, Georg Homuth, Beate Stubbe, Stefan Weiß, Eleftheria Zeggini, Scott T. Weiss, Edwin K. Silverman, Frank Dudbridge, Martin D. Tobin, Michael H. Cho

Notice bibliographique

RevueThe Lancet Respiratory Medicine · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenetic Associations and Epidemiology
Établissements canadiensSt. Paul's HospitalUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNational Heart, Lung, and Blood InstituteMedical Research CouncilNational Institutes of HealthBritish Heart FoundationWellcome Trust
Mots-clésMedicineCOPDOdds ratioInternal medicinePopulationGenome-wide association studyDecilePolygenic risk scoreLogistic regressionGenotypeSingle-nucleotide polymorphismGeneticsEnvironmental healthBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Genetic factors influence chronic obstructive pulmonary disease (COPD) risk, but the individual variants that have been identified have small effects. We hypothesised that a polygenic risk score using additional variants would predict COPD and associated phenotypes. METHODS: <80% of predicted). Associations were tested using logistic regression models, adjusting for age, sex, height, smoking pack-years, and principal components of genetic ancestry. We assessed predictive performance of models by area under the curve. In a subset of studies, we also studied quantitative and qualitative CT imaging phenotypes that reflect parenchymal and airway pathology, and patterns of reduced lung growth. FINDINGS: The polygenic risk score was associated with COPD in European (odds ratio [OR] per SD 1·81 [95% CI 1·74-1·88] and non-European (1·42 [1·34-1·51]) populations. Compared with the first decile, the tenth decile of the polygenic risk score was associated with COPD, with an OR of 7·99 (6·56-9·72) in European ancestry and 4·83 (3·45-6·77) in non-European ancestry cohorts. The polygenic risk score was superior to previously described genetic risk scores and, when combined with clinical risk factors (ie, age, sex, and smoking pack-years), showed improved prediction for COPD compared with a model comprising clinical risk factors alone (AUC 0·80 [0·79-0·81] vs 0·76 [0·75-0·76]). The polygenic risk score was associated with CT imaging phenotypes, including wall area percent, quantitative and qualitative measures of emphysema, local histogram emphysema patterns, and destructive emphysema subtypes. The polygenic risk score was associated with a reduced lung growth pattern. INTERPRETATION: A risk score comprised of genetic variants can identify a small subset of individuals at markedly increased risk for moderate-to-severe COPD, emphysema subtypes associated with cigarette smoking, and patterns of reduced lung growth. FUNDING: US National Institutes of Health, Wellcome Trust.

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 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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil0,361

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,263
Écart entre enseignants0,247 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations125
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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