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Enregistrement W4213429914 · doi:10.1101/2022.02.18.22271049

Performance of polygenic risk scores in screening, prediction, and risk stratification

2022· preprint· en· W4213429914 sur OpenAlexaff
Aroon D. Hingorani, Jasmine Gratton, Chris Finan, Amand F. Schmidt, Riyaz Patel, Reecha Sofat, Valerie Kuan, Claudia Langenberg, Harry Hemingway, Joan K. Morris, NJ Wald

Notice bibliographique

RevuemedRxiv · 2022
Typepreprint
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenetic Associations and Epidemiology
Établissements canadiensPopulation Health Research Institute
Organismes subventionnairesBritish Heart FoundationNational Institute for Health and Care ResearchUK Research and Innovation
Mots-clésOdds ratioOddsPopulationMedicinePopulation stratificationInterquartile rangeDemographyPolygenic risk scoreFramingham Risk ScoreStatisticsReceiver operating characteristicLogistic regressionInternal medicineBiologyDiseaseGeneticsEnvironmental healthMathematicsSingle-nucleotide polymorphismGenotype

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background The clinical value of polygenic risk scores has been questioned. We sought to clarify performance in population screening, individual risk prediction and population risk stratification by analysing 926 polygenic risk scores for 310 diseases from the Polygenic Score (PGS) Catalog. Methods Polygenic risk scores in the PGS Catalog are reported using hazard ratios or odds ratios per standard deviation, or the area under the receiver operating characteristic curve sometimes expressed as the C -index. We used this information to produce estimates of performance in: (a) population screening — by calculating the detection rate ( DR 5 ) for a 5% false positive rate ( FPR ) and the population odds of becoming affected given a positive result ( OAPR ); (b) individual risk prediction — by calculating the individual odds of becoming affected for a person with a particular polygenic score; and (c) population risk stratification — by calculating the odds of becoming affected for groups of individuals in different portions of a polygenic risk score distribution. We use coronary artery disease and breast cancer as illustrative examples. Findings Population screening performance : The median DR 5 for all polygenic risk scores and all diseases studied was 11% [interquartile range 8 − 18%]. The median DR 5 was 12% [9 − 19] for polygenic risk scores for CAD and 10% [9 − 12] for breast cancer, with population OAPRs of 1:8 and 1: 21 respectively, with background 10-year odds of 1:19 and 1:41 respectively, which are typical for these diseases at age 50. Individual risk prediction : The corresponding 10-year odds of becoming affected for individuals aged 50 with a polygenic risk score at the 2.5 th , 25 th , 75 th and 97.5 th centile were 1:54, 1:29, 1:15, and 1:8 for CAD and 1:91, 1:56, 1:34, and 1:21 for breast cancer. Population risk stratification : At age 50, stratifying into quintile groups of CAD risk yielded 10-year odds of 1: 41 and 1: 11 for the lowest and highest quintile groups respectively. The 10-year odds was 1: 7 for the upper 2.5% of the polygenic risk score distribution for CAD, a group that contributed 7% of cases. The corresponding estimates for breast cancer were 1: 72 and 1: 26 for lowest and highest quintiles; and 1:19 for the upper 2.5% of the distribution, which contributed 6% of cases. Interpretation Polygenic risk scores perform poorly in population screening, individual risk prediction, and population risk stratification. Funding British Heart Foundation; UK Research and Innovation; National Institute of Health and Care Research.

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)0,102
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,126
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 enseignants0,102
Score d'incertitude au seuil0,537

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1020,126
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0050,004
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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.

Tête enseignante Opus0,014
Tête enseignante GPT0,255
Écart entre enseignants0,241 · 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

Citations7
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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