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Enregistrement W4386660323 · doi:10.1093/eurheartj/ehab724.1090

Increased classical monocyte subsets in South Asians compared to White Caucasians at risk for coronary atherosclerosis

2021· article· en· W4386660323 sur OpenAlexaff
Farshad Hosseini, Christopher Franco, K Selvakumar, B Whalen, Kendeep Kaila, Stephanie Sellers, Navraj Malhi, Mohsen Shahriari, S Lee, Michael E. Farkouh, Subodh Verma, Carolyn Taylor, Jonathon Leipsic, Kodangudi B. Ramanathan

Notice bibliographique

RevueEuropean Heart Journal · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueImmune cells in cancer
Établissements canadiensSt. Michael's HospitalUniversity Health NetworkToronto General HospitalUniversity of TorontoProvidence Health Care Research InstituteUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineMonocyteInternal medicineCoronary artery diseaseDyslipidemiaBody mass indexMyocardial infarctionDiabetes mellitusCD14GastroenterologyDiseaseEndocrinology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background South Asians (SA) have an increased prevalence of coronary artery disease (CAD) and myocardial infarction compared with age- and sex-adjusted White Caucasians (WC). The mechanism for this increased risk is poorly understood. While classical CD14++CD16- monocytes act as independent predictors of cardiovascular disease, differences in the distribution of monocyte subsets between SA and WC have not been established. Purpose We aimed to determine if differences exist in monocyte subsets between SA and WC at risk for CAD. Methods Our cohort consisted of 119 consecutively enrolled patients (59 SA, 60 WC) at intermediate or higher risk for CAD by the INTERHEART score using self-reported history and physical exam. A single blood sample was collected prospectively for the purpose of monocyte analysis. Flow cytometry using dual colour fluorescence (CD14, CD16) within the monocyte gate was used to identify monocyte subsets (classical, intermediate and non-classical) by staff blinded to the individuals' characteristics. Variables were compared using Mann-Whitney U test and Chi-squared test, as appropriate. Eta coefficient was calculated to analyze the relationship between ethnicity and proportion of monocyte subsets. Eta squared values were calculated to assess the impact of ethnicity on monocyte subset proportions. Results The SA group consisted of 64% males with a mean age of 54 (± 9), while the WC group consisted of 55% males with a mean age of 59 (± 7). Both groups had similar body mass index, rates of hypertension, dyslipidemia and family history of premature CAD. Compared to WC, SA had higher prevalence of diabetes (36% vs. 13%, p=0.005) and hemoglobin A1C levels (6.0±1.1% vs. 5.6±0.6%, p<0.001). SA patients had a higher proportion (85.3±10.7% vs. 81.4±11.0%, p=0.009) and total level (449.0±180.4 vs. 388±127.4, p=0.010) of classical CD14++CD16- monocytes compared to WC. There was no difference between the two groups in the proportion of intermediate CD14++CD16+ and non-classical CD14+CD16++ monocytes. There was no association between diabetes and the proportion of monocyte subsets. Ethnicity had a moderate association with the proportion of classical CD14++CD16- monocytes (Eta coefficient = 0.525) with a large effect size (Eta squared = 27.5%). The association of ethnicity with intermediate CD14++CD16+ and non-classical CD14+CD16++ monocytes was either weak or negligible with minimal to no effect size. Conclusion In patients with substantive risk for CAD, SA had a significantly higher proportion and level of classical CD14++CD16- monocytes compared to WC. Our findings provide a novel insight into the potential mechanism of increased CAD susceptibility amongst SA compared to WC. Future studies are needed to determine whether these ethnic differences in the distribution of monocyte subsets can predict susceptibility to developing CAD and suffering atherothrombotic events. Funding Acknowledgement Type of funding sources: Public Institution(s). Main funding source(s): Cardiology Academic Practice Plan grant at the University of British Columbia

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
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)0,0020,000

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 Opus0,042
Tête enseignante GPT0,273
Écart entre enseignants0,231 · 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'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
Publié2021
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