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Enregistrement W3081311716 · doi:10.1002/ana.25880

Evaluating Lipid‐Lowering Drug Targets for Parkinson's Disease Prevention with Mendelian Randomization

2020· article· en· W3081311716 sur OpenAlexfundno aff
Dylan M. Williams, Sara Bandrés‐Ciga, Karl Heilbron, David A. Hinds, Alastair J. Noyce

Notice bibliographique

RevueAnnals of Neurology · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenetic Associations and Epidemiology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMedical Research Council CanadaMedical Research CouncilVetenskapsrådetBarts Charity
Mots-clésMendelian randomizationOdds ratioDrugParkinson's diseaseConfidence intervalMedicineDiseaseInternal medicineApolipoprotein EApolipoprotein BBioinformaticsPharmacologyBiologyCholesterolGeneticsGenotypeGenetic variantsGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Long-term exposure to lipid-lowering drugs might affect Parkinson's disease (PD) risk. We conducted Mendelian randomization analyses where genetic variants indexed expected effects of modulating lipid-lowering drug targets on PD. Statin exposure was not predicted to increase PD risk, although results were not precise enough to support benefits for prevention clearly (odds ratio [OR] = 0.83; 95% confidence interval [CI] = 0.65, 1.07). Other target results were null, except for variants indicating Apolipoprotein-A5 or Apolipoprotein-C3 inhibition might confer protection. These findings suggest peripheral lipid variation may not have a prominent role in PD etiology, but some related drug targets could influence PD via alternate pathways. ANN NEUROL 2020;88:1043-1047.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,047
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,090
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,047
Score d'incertitude au seuil0,250

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0470,090
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,070
Tête enseignante GPT0,356
Écart entre enseignants0,286 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations17
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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