Genomic variation associated with cardiovascular disease progression following preeclampsia: a systematic review
Notice bibliographique
Résumé
Background Women with a history of preeclampsia (PE) have been shown to have up to five times the risk of developing later-life cardiovascular disease (CVD). While PE and CVD are known to share clinical and molecular characteristics, there are limited studies investigating their shared genomics (genetics, epigenetics or transcriptomics) variation over time. Therefore, we sought to systematically review the literature to identify longitudinal studies focused on the genomic progression to CVD following PE. Methods A literature search of primary sources through PubMed, Scopus, Web of Science and Embase via OVID was performed. Studies published from January 1, 1980, to July 28, 2023, that investigated genomics in PE and CVD were eligible for inclusion. Included studies were screened based on Cochrane systematic review guidelines in conjunction with the PRISMA 2020 checklist. Eligible articles were further assessed for quality using the Newcastle-Ottawa scale. Results A total of 9,231 articles were screened, with 14 studies subjected to quality assessment. Following further evaluation, six studies were included for the final review. All six of these studies were heterogeneous in regard to CVD/risk factor as outcome, gene mapping approach, and in different targeted genes. The associated genes were RGS2 , LPA , and AQP3 , alongside microRNAs miR-122-5p, miR-126-3p, miR-146a-5p, and miR-206. Additionally, 12 differentially methylated regions potentially linked to later-life CVD following PE were identified. The only common variable across all six studies was the use of a case-control study design. Conclusions Our results provide critical insight into the heterogeneous nature of genomic studies investigating CVD following PE and highlight the urgent need for longitudinal studies to further investigate the genetic variation underlying the progression to CVD following PE.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,008 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,013 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».