Association of immunoglobulin G N-glycosylation with carotid atherosclerotic plaque phenotypes and actual clinical cardiovascular events: a study protocol for a longitudinal prospective cohort study
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Immune-inflammatory response plays a key role in the pathogenesis of atherosclerosis. IgG N-glycosylation is reported to be associated with the 10-year atherosclerotic cardiovascular disease risk score and subclinical atherosclerosis. However, the relationship of IgG glycosylation with actual clinical cardiovascular disease (CVD) events and plaque phenotypes has rarely been investigated. Therefore, this study aims to understand whether IgG glycosylation traits are correlated with actual clinical CVD events and plaque phenotypes. METHODS AND ANALYSIS: Designed to verify the efficacy of IgG glycosylation as a risk for CVD events and screen potential biomarkers of CVD to prevent atherosclerosis occurrence, this longitudinal prospective cohort study will be conducted at the First Affiliated Hospital of Shantou University Medical College, China. In total, 2720 participants routinely examined by carotid ultrasound will be divided into different groups according to plaque phenotype characteristics. Ultra-performance liquid chromatography will be performed to separate and detect IgG N-glycans in serum collected at baseline and at the end of the first, second and third years. The primary outcome is the actual clinical CVD composite events, including non-fatal myocardial infarction, death due to coronary heart disease, and fatal or non-fatal stroke. ETHICS AND DISSEMINATION: The Clinical Ethics Committee of the First Affiliated Hospital of Shantou University Medical College approved this study (number: B-2021-127). Findings of this study will be submitted for publication in peer-reviewed journals. TRIAL REGISTRATION NUMBER: ChiCTR2100048740.
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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 | 0,033 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,023 | 0,006 |
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 ».