Thrombo‐inflammatory biomarkers and D‐dimer in a biracial cohort study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Higher D-dimer is a risk factor for cardiovascular diseases and venous thromboembolism. In the general population, D-dimer and other thrombo-inflammatory biomarkers are higher among Black individuals, who also have higher risk of these conditions compared to White people. OBJECTIVE: To assess whether Black individuals have an exaggerated correlation between D-dimer and thrombo-inflammatory biomarkers characteristic of cardiovascular diseases. METHODS: Linear regression was used to assess correlations of 11 thrombo-inflammatory biomarkers with D-dimer in a cross-sectional study of 1068 participants of the biracial Reasons for Geographic and Racial Differences in Stroke (REGARDS) cohort. RESULTS: Adverse levels of most biomarkers, especially fibrinogen, factor VIII, C-reactive protein, N-terminal pro-B-type natriuretic peptide, and interleukin (IL)-6, were associated with higher D-dimer. Several associations with D-dimer differed significantly by race. For example, the association of factor VIII with D-dimer was more than twice as large in Black compared to White participants. Specifically, D-dimer was 26% higher per standard deviation (SD) higher factor VIII in Black adults and was only 11% higher per SD higher factor VIII in White adults. In Black but not White adults, higher IL-10 and soluble CD14 were associated with higher D-dimer. CONCLUSIONS: Findings suggest that D-dimer might relate to Black/White differences in cardiovascular diseases and venous thromboembolism because it is a marker of amplified thrombo-inflammatory response in Black people. Better understanding of contributors to higher D-dimer in the general population is needed.
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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 | 0,001 |
| 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 ».