Genetics - Predisposition and Application to Primary Preventions of CAD
Notice bibliographique
Résumé
The risk of Coronary Artery Disease (CAD) has been recognized to be approximately 50% due to genetic predisposition and the remainder due to lifestyle and acquired causes. The first genetic risk variant was discovered in 2007 and since that time over 200 genetic risk variants predisposing to CAD have been discovered. These risk variants have been encrypted on to a microarray in preparation for their evaluation as a means to predict one’s risk for CAD. The Polygenic Risk Score (PRS) derived from these variants provides a single number for the total genetic risk burden. The PRS has been evaluated in several studies, totaling over 1 million individuals. Individuals categorized as high genetic risk for CAD based on PRS stratification show 2-3 fold increase risk for cardiac events. Retrospective analysis of several clinical trials showed lowering plasma LDL cholesterol is associated with decreased genetic risk and the frequency of cardiac events. A prospective study showed a favorable lifestyle to be associated with 47% reduction in the high genetic risk group and a similar reduction of 50% from physical activity in another prospective study. The PRS unlike acquired factors is not age-dependent but determined at conception and does not change throughout one’s lifetime. The several ethical, legal, and social implications associated with the clinical use of a PRS for CAD is fully discussed. The routine clinical application of the PRS for early primary prevention of CAD has the potential to be a paradigm shift in the prevention of this pandemic disease.
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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 | 0,003 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».