Performance of polygenic risk scores in screening, prediction, and risk stratification
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,102 | 0,126 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».