Redox Genetic Risk Score and the Incidence of End-Stage Kidney Disease in People with Type 1 Diabetes
Notice bibliographique
Résumé
End-stage kidney disease (ESKD) is a multifactorial condition influenced by genetic background, but the extent to which a genetic risk score (GRS) improves ESKD prediction is unknown. We built a redox GRS on the base of previous association studies (six polymorphisms from six redox genes) and tested its relationship with ESKD in three cohorts of people with type 1 diabetes. Among 1012 participants, ESKD (hemodialysis requirement, kidney transplantation, eGFR < 15 mL/min/1.73 m2) occurred in 105 (10.4%) during a 14-year follow-up. High redox GRS was associated with increased ESKD risk (adjusted HR for the upper versus the lowest GRS tertile: 2.60 (95% CI, 1.51–4.48), p = 0.001). Each additional risk-allele was associated with a 20% increased risk of ESKD (95% CI, 8–33, p < 0.0001). High GRS yielded a relevant population attributable fraction (30%), but only a marginal enhancement in c-statistics index (0.928 [0.903–0.954]) over clinical factors 0.921 (0.892–0.950), p = 0.04). This is the first report of an independent association between redox GRS and increased risk of ESKD in type 1 diabetes. Our results do not support the use of this GRS in clinical practice but provide new insights into the involvement of oxidative stress genetic factors in ESKD risk in type 1 diabetes.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».