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Enregistrement W4283321538 · doi:10.3389/fphys.2022.909870

Associations of Polymorphisms in the Peroxisome Proliferator-Activated Receptor Gamma Coactivator-1 Alpha Gene With Subsequent Coronary Heart Disease: An Individual-Level Meta-Analysis

2022· article· en· W4283321538 sur OpenAlexfundno aff
Tessa Schillemans, Vinicius Tragante, Buamina Maitusong, Bruna Gigante, Sharon Cresci, Federica Laguzzi, Max Vikström, Mark Richards, Anna P. Pilbrow, Vicky A. Cameron, Luisa Foco, Robert N. Doughty, Pekka Kuukasjärvi, Hooman Allayee, Jaana Hartiala, W.H. Wilson Tang, Leo‐Pekka Lyytikäinen, Kjell Nikus, Jari Laurikka, Sundararajan Srinivasan, Ify Mordi, Stella Trompet, Adriaan O. Kraaijeveld, Jessica van Setten, Crystel M. Gijsberts, Anke H. Maitland‐van der Zee, Christoph H. Saely, Yan Gong, Julie A. Johnson, Rhonda M. Cooper‐DeHoff, Carl J. Pepine, Gavino Casu, Andreas Leiherer, Heinz Drexel, Benjamin D. Horne, Sander W. van der Laan, Nicola Marziliano, Stanley L. Hazen, Juha Sinisalo, Mika Kähönen, Terho Lehtimäki, Chim C. Lang, Ralph Burkhardt, Markus Scholz, J. Wouter Jukema, Niclas Eriksson, Axel Åkerblom, Stefan James, Claes Held, Emil Hagström, John A. Spertus, Ale Algra, Ulf dé Fairé, Agneta Åkesson, Folkert W. Asselbergs, Riyaz Patel, Karin Leander

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Physiology · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiovascular Function and Risk Factors
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesEuropean Regional Development FundEuropean Research Area Network on Cardiovascular DiseasesNational Institutes of HealthStockholms Läns LandstingHorizon 2020 Framework ProgrammeHeart and Stroke Foundation of CanadaFreistaat SachsenCenter for Translational Molecular MedicineSydäntutkimussäätiöHealth Research Council of New ZealandTop Institute PharmaHjärt-LungfondenFondation LeducqEuropean CommissionBristol-Myers SquibbCleveland ClinicBritish Heart FoundationWellcome TrustUniversity College LondonAbbott LaboratoriesNational Institute for Health and Care ResearchHelsingin ja Uudenmaan SairaanhoitopiiriVetenskapsrådetFoundation for Cardiovascular Research
Mots-clésPPARGC1AMedicineMyocardial infarctionInternal medicineCoactivatorHazard ratioCardiologyMeta-analysisPopulationCoronary artery diseaseHeart failureOncologyBioinformaticsConfidence intervalGeneticsBiologyGeneTranscription factor

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: The knowledge of factors influencing disease progression in patients with established coronary heart disease (CHD) is still relatively limited. One potential pathway is related to peroxisome proliferator–activated receptor gamma coactivator-1 alpha (PPARGC1A), a transcription factor linked to energy metabolism which may play a role in the heart function. Thus, its associations with subsequent CHD events remain unclear. We aimed to investigate the effect of three different SNPs in the PPARGC1A gene on the risk of subsequent CHD in a population with established CHD. Methods: We employed an individual-level meta-analysis using 23 studies from the GENetIcs of sUbSequent Coronary Heart Disease (GENIUS-CHD) consortium, which included participants (n = 80,900) with either acute coronary syndrome, stable CHD, or a mixture of both at baseline. Three variants in the PPARGC1A gene (rs8192678, G482S; rs7672915, intron 2; and rs3755863, T528T) were tested for their associations with subsequent events during the follow-up using a Cox proportional hazards model adjusted for age and sex. The primary outcome was subsequent CHD death or myocardial infarction (CHD death/myocardial infarction). Stratified analyses of the participant or study characteristics as well as additional analyses for secondary outcomes of specific cardiovascular disease diagnoses and all-cause death were also performed. Results: Meta-analysis revealed no significant association between any of the three variants in the PPARGC1A gene and the primary outcome of CHD death/myocardial infarction among those with established CHD at baseline: rs8192678, hazard ratio (HR): 1.01, 95% confidence interval (CI) 0.98–1.05 and rs7672915, HR: 0.97, 95% CI 0.94–1.00; rs3755863, HR: 1.02, 95% CI 0.99–1.06. Similarly, no significant associations were observed for any of the secondary outcomes. The results from stratified analyses showed null results, except for significant inverse associations between rs7672915 (intron 2) and the primary outcome among 1) individuals aged ≥65, 2) individuals with renal impairment, and 3) antiplatelet users. Conclusion: We found no clear associations between polymorphisms in the PPARGC1A gene and subsequent CHD events in patients with established CHD at baseline.

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)0,015
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,024
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,081

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0150,024
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0140,052
Bibliométrie0,0050,007
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,001
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,064
Tête enseignante GPT0,276
Écart entre enseignants0,212 · 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'étudeMéta-analyse
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

Citations2
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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