A Journey through Genetic Architecture and Predisposition of Coronary Artery Disease
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: To halt the spread of coronary artery disease (CAD), the number one killer in the world, requires primary prevention. Fifty percent of all Americans are expected to experience a cardiac event; the challenge is identifying those at risk. 40 to 60% of predisposition to CAD is genetic. The first genetic risk variant, 9p21, was discovered in 2007. Genome-Wide Association Studies has since discovered hundreds of genetic risk variants. The genetic burden for CAD can be expressed as a single number, Genetic Risk Score (GRS). Assessment of GRS to risk stratify for CAD was superior to conventional risk factors in several large clinical trials assessing statin therapy, and more recently in a population of nearly 500,000 (UK Biobank). Studies were performed based on prospective genetic risk stratification for CAD. These studies showed that a favorable lifestyle was associated with a 46% reduction in cardiac events and programmed exercise, a 50% reduction in cardiac events. Genetic risk score is superior to conventional risk factors, and is markedly attenuated by lifestyle changes and drug therapy. Genetic risk can be determined at birth or any time thereafter. CONCLUSION: Utilizing the GRS to risk stratify young, asymptomatic individuals could provide a paradigm shift in the primary prevention of CAD and significantly halt its spread.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».