Cardiovascular risk prediction using metabolomic biomarkers and polygenic risk scores: A cohort study and modelling analyses
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background and Aims Metabolomic biomarker scores and polygenic risk scores (PRS) have shown promise for improving cardiovascular disease (CVD) prediction, but have not yet been evaluated in the context of current prediction models (SCORE2) and ESC recommendations for 10-year prediction of fatal and non-fatal CVD. Methods Metabolomics biomarker scores were constructed and compared to PRS and SCORE2 in 297,463 UK Biobank participants (8,919 incident CVD cases) aged 40–69 without previous CVD, diabetes, or lipid-lowering treatment. Improvement in risk discrimination when added to SCORE2 was assessed using Harrel’s C-index. Improvement in risk stratification following ESC guideline risk thresholds was assessed using categorical net reclassification. Population modelling was subsequently applied to estimate the impact on CVD prevention if applied at scale. Results Risk discrimination provided by SCORE2 (C-index: 0.719) was similarly improved by addition of metabolomic biomarker scores (ΔC-index: 0.010 [0.009–0.012]) and PRSs (ΔC-index 0.009; [0.008–0.011]). Addition of both metabolomic biomarker scores and PRSs to SCORE2 yielded the largest improvement risk discrimination, with ΔC-index 0.018 (0.016–0.020). Concomitant improvements in risk stratification were observed in categorical net reclassification index, with net case reclassification of 11.99% (10.98–12.99%). Modelling metabolic biomarker scores and PRSs for targeted risk-reclassification increased the number of CVD events prevented per 100,000 screened from 209 to 368 (ΔCVD prevented : 160 [151–169]) while essentially maintaining the number of statins prescribed per CVD event prevented. Conclusions Combining NMR scores and PRSs with SCORE2 enhanced prediction of first-onset CVD and could have substantial population health benefit if applied at scale.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,014 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».