Independent Causal Effect of Remnant Cholesterol on Atherosclerotic Cardiovascular Outcomes: A Mendelian Randomization Study
Notice bibliographique
Résumé
Background: Observational studies suggested that residual risk of cardiovascular events after LDL (low-density lipoprotein) cholesterol lowering may be linked to remnant cholesterol (RC). We conducted a large-scale Mendelian randomization study to investigate the causal role of RC to predict coronary artery disease (CAD), myocardial infarction (MI), and stroke risk. Methods: We extracted single-nucleotide polymorphisms for RC and LDL from large-scale genome-wide association databases. We estimated the genetic association with outcomes from the CARDIoGRAMplusC4D consortium (Coronary Artery Disease Genome-Wide Replication and Meta-Analysis Plus the Coronary Artery Disease Genetics), the Metastroke consortium, as well as the GLGC (Global Lipids Genetics Consortium). Genetic variants were used as instruments, thereby minimizing residual confounding and reverse causation biases of observational studies. Results: By leveraging data from a combined sample of 958 434 participants, we found evidence for a significant causal effect of RC on the risk of CAD (odds ratio [OR], 1.51 per SD unit increase in RC [95% CI, 1.42–1.60]; P =5.3×10 -5 ), MI (OR, 1.57 [95% CI, 1.21–2.05]; P =9.5×10 -4 ), and stroke (OR, 1.23 [95% CI, 1.12–1.35]; P =3.72×10 -6 ). There was no evidence of pleiotropy. The effect of RC on CAD and MI remained consistent after accounting for the effects of RC-associated genetic variants on LDL cholesterol: OR, 1.49 (95% CI, 1.37–1.61) for CAD and OR, 1.80 (95% CI, 1.70–19.1) for MI without a meaningful indirect effect exerted on these outcomes via the LDL cholesterol mediator. Conclusions: This large-scale Mendelian randomization study showed a robust genetic causal association between RC and cardiovascular outcomes. The effect on CAD and MI is independent of LDL cholesterol. Early screening for RC along with long-term inhibition of RC should be the focus of future therapeutic interventions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 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 ».