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Enregistrement W4200131046 · doi:10.1101/2021.12.12.21267685

Statin use in relation to intraocular pressure, glaucoma, and ocular coherence tomography parameters in the UK Biobank

2021· preprint· en· W4200131046 sur OpenAlexaff
Jihye Kim, Marianne T. Neary, Hugues Aschard, Mathew M. Palakkamanil, Ron Do, Janey L. Wiggs, Anthony P. Khawaja, Louis R. Pasquale, Jae H. Kang

Notice bibliographique

RevuemedRxiv · 2021
Typepreprint
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGlaucoma and retinal disorders
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesAlcon Research InstituteNational Institute of General Medical SciencesNational Eye InstituteNational Heart, Lung, and Blood InstituteGlaucoma FoundationAstraZenecaNational Institutes of HealthUK Research and InnovationResearch to Prevent Blindness
Mots-clésGlaucomaMedicineOphthalmologyStatinIntraocular pressureLogistic regressionBiobankInternal medicineBioinformatics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Objective To evaluate the relationship between statin use and various glaucoma-related traits. Design Cross-sectional analysis of UK Biobank data. Participants We included 118,153 participants (mean age (SD)=56.8 (8.0) years) with data on statin use (5 statin types – 2006-2010) and corneal-compensated IOP measured in 2009-2013). Also, we included 192,283 participants (with 8,982 self-reported glaucoma cases as of 2006-2010) for the glaucoma analyses. After excluding participants with neurodegenerative diseases, 41,638 participants with global macular retinal nerve fiber layer thickness (mRNFL) and 41,547 participants with ganglion cell inner plexiform layer thickness (mGCIPL) measurements in 2009–2010 were available for analysis. Method We examined associations with statin use utilizing multivariable-adjusted linear regression models for IOP, mRNFL, and mGCIPL and logistic regression models for glaucoma. We assessed whether a 2,673-member polygenic risk score (PRS) identified from a glaucoma multi-trait analysis of genome wide association study (MTAG) modified associations. We performed Mendelian randomization (MR) experiments using 5 gene variants as proxies for the cholesterol-altering effect of statins to investigate associations with various glaucoma-related outcomes. Main Outcome and Measures IOP; glaucoma; mRNFL; mGCIPL. Results Statin users had higher unadjusted mean IOP ± SD (16.3 ± 3.9 mm Hg; n = 20,593 participants) than non-users (15.9 ± 3.8 mm Hg; n = 97,560 participants), but in a multivariable-adjusted model, IOP did not differ by statin use (difference = 0.05 mm Hg; 95% CI: -0.02, 0.13; p = 0.17). Similarly, statin use was not associated with prevalent glaucoma (OR = 1.05; 95% CI: 0.98, 1.13). Statin use was weakly associated with thinner mRNFL (difference = -0.15 microns; 95% CI: -0.28, -0.01; p=0.03) but not with mGCIPL thickness (difference = -0.12 microns; 95% CI: -0.29, 0.05; p=0.17). Among statins, simvastatin and atorvastatin, the two most commonly used statins, were not associated with any glaucoma outcome measures. No association was modified by the glaucoma MTAG PRS ( P interaction ≥ 0.16). MR experiments showed no evidence for a causal association between the cholesterol-altering effect of statins and various glaucoma outcomes (inverse weighted variance p ≥ 0.14). Conclusions Statin use was not associated with lower IOP, lower glaucoma prevalence, thicker mRNFL or thicker mGCIPL in the UK Biobank.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,036
Score d'incertitude au seuil0,071

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,259
Écart entre enseignants0,240 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

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

En bref

Citations1
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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