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Enregistrement W3111507359 · doi:10.1161/circ.142.suppl_3.15589

Abstract 15589: Mitochondrial Metabolites Predict Cardiovascular Outcomes and Heart Failure in People With Type 2 Diabetes Mellitus and Vascular Disease: A Tecos Substudy

2020· article· en· W3111507359 sur OpenAlexaff
Jessica A. Regan, Jennifer Green, L. Truby, Maggie Nguyen, Stephanie Williams, Robert J. Mentz, Robert W. McGarrah, Yinggan Zheng, John B. Buse, Darren K. McGuire, Eberhard Standl, Paul W. Armstrong, Rury R. Holman, Eric D. Peterson, Svati H. Shah

Notice bibliographique

RevueCirculation · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMetabolism and Genetic Disorders
Établissements canadiensCanadian VIGOUR Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineMaceInternal medicineDiabetes mellitusType 2 diabetesCardiologyMetaboliteType 2 Diabetes MellitusHeart failureEjection fractionMyocardial infarctionEndocrinologyGastroenterology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: People with type 2 diabetes mellitus (DM) have a large burden of cardiovascular (CV) morbidity and mortality, but the likelihood of these outcomes varies and existing risk calculators do not fully capture risk for individuals. Hypothesis: Circulating metabolites characterizing mitochondrial dysfunction may be novel predictors for CV outcomes. Methods: We performed targeted mass-spectrometry metabolite profiling (45 acylcarnitines, 15 amino acids) on baseline plasma samples from 568 cases (498 with major adverse cardiac events (MACE) and 131 with incident hospitalization for heart failure (hHF)) and 568 matched controls (without events) from the patients assigned to placebo in Trial Evaluating Cardiovascular Outcomes with Sitagliptin (TECOS). Matching was based on history of HF, coronary artery disease, BMI, hemoglobin A1C, creatinine, low-density lipoprotein cholesterol, fasting status and ejection fraction. Principal components analysis (PCA) was used for dimensionality reduction, and conditional logistic regression to determine association of PCA factors with MACE or hHF and for individual metabolites within significant factors (false discovery rate q<0.05) Results: Of 12 PCA-derived metabolite factors, three were associated significantly with MACE or hHF; these factors were composed of: 1) short-chain dicarboxylacylcarnitines and long chain acylcarnitines (OR 1.50, q=0.03); 2) medium chain acylcarnitines (OR 1.28, q=0.001); 3) C5:1 and one medium-chain dicarboxylacylcarnitine (OR 1.17, q=0.03). Of these three factors, none were significantly associated with the individual components of MACE. Ten individual metabolites, including short- and medium-chain dicarboxylacylcarnitines and medium- and long-chain acylcarnitines, remained significantly associated with MACE (q<0.05). Two metabolites, one short-chain dicarboxylacylcarnitine and one medium-chain acylcarnitine were associated with hHF (q<0.05). Conclusions: Metabolites reporting on dysregulated mitochondrial fatty acid oxidation and endoplasmic reticulum stress are elevated in individuals with DM who progress to MACE and/or hHF. These biomarkers may improve CV risk prediction in DM patients and help highlight emerging risk mechanisms.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,201
Écart entre enseignants0,195 · 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

Citations1
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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