The effect of diabetes and the common diabetogenic TBC1D4 p.Arg684Ter variant on cardiovascular risk in Inuit in Greenland
Notice bibliographique
Résumé
Cardiovascular disease (CVD) is a well-known complication of diabetes, but the association has not been studied among Inuit in Greenland. The aim was to examine the association between diabetes and incident CVD among Inuit in Greenland and determine if the common diabetogenic TBC1D4 variant confers increased risk of CVD. We followed an initial study population of 4127 adults in Greenland who had participated in at least one population-based health survey, in national registers. We used Poisson regression to calculate incidence rate ratios (IRR) of cardiovascular endpoints, comparing participants with and without diabetes and comparing homozygous TBC1D4 carriers with heterozygous carriers and non-carriers combined. Close to 10% had diabetes and age range was 18-96 years (45% male). Of the 3924 participants without prior CVD, 362 (~ 9%) had CVD events during a median follow-up of 10 years. Multivariate IRR for the effect of diabetes on CVD was 1.12 (95% CI: 0.80, 1.57) p = 0.50. Using a recessive genetic model, we compared homozygous TBC1D4 carriers with wildtype and heterozygous carriers combined, with a multivariate IRR of 1.20 (95% CI: 0.69, 2.11) p = 0.52. Neither diabetes nor the TBC1D4 variant significantly increased CVD risk among Inuit in Greenland in adjusted models.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».