Multiplex protein screening of biomarkers associated with major bleeding in patients with atrial fibrillation treated with oral anticoagulation
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Oral anticoagulants (OAC) in patients with atrial fibrillation (AF) prevent thromboembolic events, but are associated with significant risk of bleeding. OBJECTIVES: To explore associations between a wide range of biomarkers and bleeding risk in patients with AF on OAC. METHOD: Biomarkers were analyzed in a random sample of 4200 patients, 204 cases with major bleedings, from ARISTOTLE. The replication cohort included 344 cases with major bleeding and 1024 random controls from RE-LY. Plasma samples obtained at randomization were analyzed by the Olink Proximity Extension Assay cardiovascular and inflammation panels and conventional immunoassays. The associations between biomarker levels and major bleeding over 1 to 3 years of follow-up were evaluated by random survival forest/Boruta analyses and Cox regression analyses to assess linear associations and hazard ratios for identified biomarkers. RESULTS: Out of 268 proteins, nine biomarkers were independently associated with bleeding in both cohorts. In the replication cohort the linear hazard ratios (95% confidence intervals) per interquartile range were for these biomarkers: TNF-R1 1.748 (1.456, 2.098), GDF-15 1.653 (1.377, 1.985), EphB4 1.575 (1.320, 1.880), suPAR 1.548 (1.294, 1.851), OPN 1.476 (1.240, 1.757), OPG 1.397 (1.156, 1.688), TNF-R2 1.360 (1.144,1.616), cTnT-hs 1.232 (1.067, 1.423), and TRAIL-R2 1.202 (1.069, 1.351). CONCLUSIONS: In patients with AF on OAC, GDF-15, cTnT-hs, and seven novel biomarkers were independently associated with major bleedings and reflect pathophysiologic processes of inflammation, apoptosis, oxidative stress, vascular calcification, coagulation, and fibrinolysis. Investigations of the utility of these markers to refine risk stratification and guide the management of patients at high risk of bleeding are warranted.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».