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Enregistrement W4324140260 · doi:10.1161/circ.147.suppl_1.mp62

Abstract MP62: Fatty Acid Biomarkers of 15:0, 17:0 and <i>Trans</i> 16:1n-7 and Incident Coronary Heart Disease and Stroke: A Pooling Project of 15 Prospective Cohorts in the Fatty Acids and Outcomes Research Consortium

2023· article· en· W4324140260 sur OpenAlexaff
Andres V Ardisson Korat, Frank Qian, Vasanti Malik, Marcus Lehr, Fumiaki Imamura, Nathan Tintle, Markku Laakso, Rob M. van Dam, William S. Harris, Matti Marklund, Cécilia Samieri, Mackenzie K. Senn, Karin Leander, Nita G. Forouhi, Ulf Risérus, Kuo‐Liong Chien, Amelia Chen, Alexis C. Wood, Weihua Guan, Michael Y. Tsai, Rachel A. Murphy, David S. Siscovick, Rozenn N. Lemaître, Dariush Mozaffarian, Qi Sun

Notice bibliographique

RevueCirculation · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueFatty Acid Research and Health
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineProspective cohort studyInternal medicineDiabetes mellitusStroke (engine)Pentadecanoic acidAdipose tissueConfoundingFatty acidPhysiologyEndocrinologyBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: Previous studies have reported inverse associations of circulating and tissue levels of pentadecanoic acid (15:0), heptadecanoic acid (17:0) and trans -palmitoleic acid ( trans 16:1n-7), which have been proposed as potential biomarkers of dairy fat intake, with risk of type-2 diabetes and certain cardiovascular outcomes. Hypothesis: We assessed the hypothesis that circulating and tissue levels of 15:0, 17:0, trans 16:1n-7 are inversely associated with risk of incident coronary heart disease (CHD) and stroke in a global consortium of prospective studies. Methods: We used data from 15 prospective cohorts in the Fatty Acids and Outcomes Research Consortium. We included adults (age≥18 years) who were free of cardiovascular diseases and had blood or adipose tissue measurements of 15:0, 17:0 or trans 16:1n-7. We used a harmonized analysis protocol with each exposure standardized to the interquintile range (IQR): difference between the 10 th and 90 th percentiles of each fatty acid to conduct new individual participant-level analyses. We harmonized covariate definitions across studies to include demographic, lifestyle and health variables, and levels of other fatty acids associated with CHD or stroke. We used inverse-variance meta-analysis to calculate the pooled relative risks (RR) and 95% confidence intervals (CI) for each outcome. We also calculated Spearman correlation coefficients between levels of each fatty acid exposure and potential dietary determinants of their levels (intakes of total, high-fat and low-fat dairy, meat from ruminant animals, fish and dietary fiber) among 6 studies with dietary data. Results and Conclusions: Among 34,187 participants, 5,790 incident CHD and 3,098 stroke cases were documented during a maximum follow-up of 23.3 years. We did not observe significant associations of any of the fatty acid biomarkers with risk of CHD or stroke. The pooled multivariate RR and 95% CI of CHD per IQR were 0.97 (0.92, 1.02) for 15:0, 0.97 (0.92, 1.02) for 17:0, 1.11 (0.97, 1.26) for trans 16:1n-7, and 0.98 (0.92, 1.04) for the sum of the fatty acids. The respective RR and 95% of stroke were 1.01 (0.93, 1.09) for 15:0, 0.91 (0.81, 1.03) for 17:0, 0.99 (0.83, 1.18) for trans 16:1n-7, and 0.93 (0.85, 1.04) for the summed fatty acids. Additionally, we did not observe significant heterogeneity by age, sex, race/ethnicity, world region, baseline hypertension status or lipid compartment. Circulating and tissue levels of 15:0, 17:0 and trans 16:1n-7 were weakly correlated with intakes of total or high-fat dairy (Spearman correlations [ r = 0.05 to 0.37]) but were not correlated with intakes of low-fat dairy, ruminant meat, fish or dietary fiber [ r = -0.08 to 0.09]. In conclusion, circulating and tissue levels of 15:0, 17:0, trans 16:1n-7 were not associated with risk of CHD or stroke. Our study suggests a limited role for these fatty acids in the etiology of cardiovascular disease.

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)0,021
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,035
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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil0,112

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0210,035
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,012
Bibliométrie0,0030,006
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0020,004
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,051
Tête enseignante GPT0,371
Écart entre enseignants0,320 · 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

Citations0
Publié2023
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