Genetic Variants in PHACTR1 & LPL Mediate Restenosis Risk in Coronary Artery Patients
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Background and Objective: Coronary artery disease (CAD) is a major cause of death worldwide. Revascularization via stent placement or coronary artery bypass grafting (CABG) are standard treatments for CAD. Despite a high success rate, these approaches are associated with long-term failure due to restenosis. Risk factors associated with restenosis were investigated using a case-control association study design. Methods: Five thousand two hundred and forty-two patients were enrolled in this study and were assigned as follows: Stenosis Group: 3570 patients with CAD > 50% without a prior stent or CABG (1394 genotyped), and Restenosis Group: 1672 patients with CAD > 50% and prior stent deployment or CABG (705 genotyped). Binomial regression models were applied to investigate the association of restenosis with diabetes, hypertension, and dyslipidemia. The genetic association with restenosis was conducted using PLINK 1.9. Results: Dyslipidemia is a major risk factor (Odds Ratio (OR) = 2.14, P-value < 0.0001) for restenosis particularly among men (OR = 2.32, P < 0.0001), while type 2 diabetes (T2D) was associated with an increased risk of restenosis in women (OR = 1.36, P = 0.01). The rs9349379 ( PHACTR1) and rs264 ( LPL ) were associated with an increased risk of restenosis in our patients. PHACTR1 variant was associated with increased risk of restenosis mainly in women and in diabetic patients, while the LPL variant was associated with increased risk of restenosis in men. Conclusion: The rs9349379 in PHACTR1 gene is significantly associated with restenosis, this association is more pronounced in women and in diabetic patients. The rs264 in LPL gene was associated with increased risk of restenosis in male patients. Keywords: PHACTR1, LPL, diabetes, restenosis
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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.
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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 découle