MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4380794372 · doi:10.1161/circ.146.suppl_1.12058

Abstract 12058: The Impact of Cardiovascular Health Intervention on Plasma Metabolomic Profiles

2022· article· en· W4380794372 sur OpenAlexaff
Nour Beydoun, Chang Liu, Shabatun Islam, Kimberly Rooney, Herman A. Taylor, Dean Jones, Priscilla Igho‐Pemu, Arshed A. Quyyumi, Charles Searles

Notice bibliographique

RevueCirculation · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiovascular Health and Risk Factors
Établissements canadiensKimberly-Clark (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineMetabolomicsGlutamineMetabolomeArginineInternal medicinePhysiologyBioinformaticsMetaboliteBiologyGeneticsAmino acid

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: Previously, we used plasma metabolomics profiling to identify metabolites underlying cardiovascular health (CVH) in participants of the Morehouse-Emory Cardiovascular (MECA) Center for Health Equity Study. Herein, we explored whether a health intervention could alter plasma concentrations of metabolites associated with CVH in MECA participants with poor CVH. Methods: 71 Black adults without known cardiovascular disease and with poor CVH, defined as AHA Life’s Simple 7 (LS7) score <8, were given a technology-enabled behavioral intervention platform (Health360x) for 6 months with or without access to a health coach. Metabolites were assessed pre- and post-intervention by untargeted high-resolution metabolomics profiling. Metabolome wide association study (MWAS) was conducted to identify differentially expressed metabolites and Mummichog was used to identify metabolic pathways that were differentially enriched after the intervention. Annotations were performed by matching to an in-house library of confirmed metabolites. Paired t-test and Wilcoxon signed-rank test were used to compare clinical metrics. Results: Mean age was 55 + 9.0 years, 69% female. Total LS7 scores improved from 6.2 ( + 1.49) to 6.5 ( + 1.74) with the intervention. While total and subcomponent LS7 scores and clinical metrics (BMI, blood pressure, glucose and cholesterol levels) trended toward improvement, the changes were not statistically significant. MWAS identified 18 metabolites that were significantly changed after intervention, including glutamine and glutamate. Pathway analysis demonstrated 30 metabolic pathways that were significantly changed with intervention, including glutamate, aspartate, asparagine, arginine and proline metabolism. Conclusions: Six-months of lifestyle intervention altered activity of 30 metabolic pathways without significant alterations in the clinical metrics. These metabolites and pathways appear to be indicators of a healthier lifestyle in the Black population, potentially supporting their use as markers of CVH and possible therapeutic targets.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,835
Score d'incertitude au seuil0,333

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,002
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,028
Tête enseignante GPT0,315
Écart entre enseignants0,287 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCirculationMême sujetCardiovascular Health and Risk FactorsTravaux en français237 207