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Enregistrement W3203445781 · doi:10.2196/31885

Investigating Genetic and Other Determinants of First-Onset Myocardial Infarction in Malaysia: Protocol for the Malaysian Acute Vascular Events Risk Study

2021· article· en· W3203445781 sur OpenAlexvenueno aff
Rajiv Chowdhury, Mohd Fairulnizal Md Noh, Sophia Rasheeqa Ismail, Kim Robin van Daalen, Puteri Sofia Nadira Megat Kamaruddin, Nur Hayati Azizul, Norhayati Mustafa Khalid, Azizan Ali, Izyan Mohd Idris, Yong Mei, Shazana Rifham Abdullah, Norfashihah Faridus, Nur Azirah Md Yusof, Nur Najwa Farahin M Yusoff, Rahman Jamal, Aizai Azan Abdul Rahim, Azimah Abdul Ghapar, Ammu Kutty Radhakrishnan, Alan Yean Yip Fong, Omar Ismail, Saravanan Krishinan, Chuey Yan Lee, E. Mageswaren, K. Mahendran, N.H. Mohd Amin, Gunavathy Muthusamy, Aaron Ong Hean Jin, A.W. Ramli, Noel Thomas Ross, Anwar Irawan Ruhani, Mansor Yahya, Yusniza Yusoff, Siti Khairani Zainal Abidin, Laryssa Amado, Thomas Bolton, Sophie Weston, Jason Crawte, Niko Ovenden, Ank Michielsen, Md Mostafa Monower, Wan Rozita Wan Mahiyuddin, Angela Wood, Emanuele Di Angelantonio, Nur S. Sulaiman, John Danesh, Adam S. Butterworth

Notice bibliographique

RevueJMIR Research Protocols · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueBiomarkers in Disease Mechanisms
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesAkademi Sains MalaysiaMedical Research CouncilNational Institutes of HealthKementerian Kesihatan MalaysiaDepartment of Health and Social CareNIHR Cambridge Biomedical Research CentreBritish Heart FoundationNational Institute for Health and Care Research
Mots-clésPreprintMyocardial infarctionMedicineProtocol (science)CardiologyComputer scienceAlternative medicineWorld Wide WebPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background Although the burden of premature myocardial infarction (MI) is high in Malaysia, direct evidence on the determinants of MI in this multi-ethnic population remains sparse. Objective The Malaysian Acute Vascular Events Risk (MAVERIK) study is a retrospective case-control study established to investigate the genomic, lipid-related, and other determinants of acute MI in Malaysia. In this paper, we report the study protocol and early results. Methods By June 2019, we had enrolled approximately 2500 patients with their first MI and 2500 controls without cardiovascular disease, who were frequency-matched by age, sex, and ethnicity, from 17 hospitals in Malaysia. For each participant, serum and whole blood have been collected and stored. Clinical, demographic, and behavioral information has been obtained using a 200-item questionnaire. Results Tobacco consumption, a history of diabetes, hypertension, markers of visceral adiposity, indicators of lower socioeconomic status, and a family history of coronary disease were more prevalent in cases than in controls. Adjusted (age and sex) logistic regression models for traditional risk factors indicated that current smoking (odds ratio [OR] 4.11, 95% CI 3.56-4.75; P<.001), previous smoking (OR 1.34, 95% CI 1.12-1.60; P=.001), a history of high blood pressure (OR 2.13, 95% CI 1.86-2.44; P<.001), a history of diabetes mellitus (OR 2.72, 95% CI 2.34-3.17; P<.001), a family history of coronary heart disease (OR 1.28, 95% CI 1.07-1.55; P=.009), and obesity (BMI >30 kg/m2; OR 1.19, 95% CI 1.05-1.34; P=.009) were associated with MI in age- and sex-adjusted models. Conclusions The MAVERIK study can serve as a useful platform to investigate genetic and other risk factors for MI in an understudied Southeast Asian population. It should help to hasten the discovery of disease-causing pathways and inform regionally appropriate strategies that optimize public health action. International Registered Report Identifier (IRRID) RR1-10.2196/31885

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,169
Score d'incertitude au seuil0,616

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,105
Tête enseignante GPT0,455
Écart entre enseignants0,350 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreProtocole

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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