Statin Use in Relation to Intraocular Pressure, Glaucoma, and Ocular Coherence Tomography Parameters in the UK Biobank
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: The purpose of this study was to evaluate the relationship between statin use and glaucoma-related traits. Methods: In a cross-sectional study, we included 118,153 UK Biobank participants with data on statin use and corneal-compensated IOP. In addition, we included 192,283 participants (8982 cases) with data on glaucoma status. After excluding participants with neurodegenerative diseases, 41,638 participants with macular retinal nerve fiber layer thickness (mRNFL) and 41,547 participants with macular ganglion cell inner plexiform layer thickness (mGCIPL) were available for analysis. We examined associations of statin use with IOP, mRNFL, mGCIPL, and glaucoma status utilizing multivariable-adjusted regression models. We assessed whether a glaucoma polygenic risk score (PRS) modified associations. We performed Mendelian randomization (MR) experiments to investigate associations with various glaucoma-related outcomes. Results: Statin users had higher unadjusted mean IOP ± SD than nonusers, but in a multivariable-adjusted model, IOP did not differ by statin use (difference = 0.05 mm Hg, 95% confidence interval [CI] = -0.02 to 0.13, P = 0.17). Similarly, statin use was not associated with prevalent glaucoma (odds ratio [OR] = 1.05, 95% CI = 0.98 to 1.13). Statin use was weakly associated with thinner mRNFL (difference = -0.15 microns, 95% CI = -0.28 to -0.01, P = 0.03) but not with mGCIPL thickness (difference = -0.12 microns, 95% CI = -0.29 to 0.05, P = 0.17). No association was modified by the glaucoma PRS (Pinteraction≥ 0.16). MR experiments showed no evidence for a causal association between the cholesterol-altering effect of statins and several glaucoma traits (inverse weighted variance P ≥ 0.14). Conclusions: We found no evidence of a protective association between statin use and glaucoma or related traits after adjusting for key confounders.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».