Genetic risk and its role in primary prevention of CAD
Notice bibliographique
Résumé
Coronary artery disease (CAD) is a pandemic disease and the number one cause of death in the world. Predisposition to CAD is about 50% acquired and 50% genetic. CAD prevention has been proven in randomized clinical trials with statin therapy. However, primary prevention is limited by the lack of biomarkers to detect asymptomatic young individuals at risk. Traditional risk factors (TRFs) such as hypertension or Type 2 Diabetes are age-dependent and often not present until the sixth or seventh decade. In contrast, genetic risk determined at conception is potentially a biomarker to detect young individuals at risk for CAD. The first genetic risk variant for CAD (9p21) was discovered in 2007, and subsequently, over 200 risk variants for CAD were discovered. A genetic risk score (GRS) based on the genetic risk variants for CAD was evaluated in over one million individuals. Retrospective analysis of clinical trials assessing the effect of statin therapy showed that individuals with the highest GRS had the highest risk for cardiac events and also the most benefit from lowering cholesterol. In a recent study of 55,685 individuals, those with the highest GRS (20%) had a 91% higher risk for cardiac events. Furthermore, those with high genetic risk on a favorable lifestyle had 46% fewer cardiac events than those with an unfavorable lifestyle. The GRS is superior and independent of TRFs. Incorporation into clinical practice will be a paradigm shift in preventing this pandemic.
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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 | 0,000 |
| 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 ».