Contribution of Lipoprotein(a) to polygenic risk of coronary artery disease: A prospective UK Biobank analysis
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Lipoprotein(a) (Lp[a]) is a highly atherogenic lipoprotein subfraction that may contribute to polygenic risk of coronary artery disease (CAD), but the extent of this contribution is unknown. Purpose Our objective was to estimate the contribution of Lp(a) to polygenic risk of CAD and to evaluate the respective contributions of Lp(a) and a CAD polygenic risk score (PRS) to CAD. Methods 372,385 UK Biobank participants of European ancestry free of CAD at baseline were included. Plasma Lp(a) levels were measured and a CAD-PRS was calculated using LDpred2. Over the median follow-up of 12.6 years, 13,538 participants had incident CAD (myocardial infarction, coronary artery bypass grafting or coronary angioplasty). Results The LPA region contribution to the CAD-PRS-mediated CAD risk was modest (6.5%). Lp(a) levels significantly increased the predictive performance of a CAD-PRS including age and sex in Cox regression (C-statistic 0.751 versus 0.746, difference = 0.005 (95% CI, 0.004-0.006). Compared to participants in the top CAD-PRS quintile with Lp(a) levels ≥125 nmol/L (CAD event rate 6.6%), the hazard ratio for incident CAD in participants in the bottom CAD-PRS quintile with Lp(a) levels <25 nmol/L was 0.18 (95% CI, 0.17-0.20, p=6.41e-241, CAD event rate 2.0%). Conclusions Compared to individuals with a high genetic risk of CAD (high CAD-PRS and high Lp(a) levels), those with a low genetic risk had an 82% lower CAD risk. These results highlight a substantial contribution of genetic risk factors to CAD and that accurate estimation of genetic risk of CAD should consider blood levels of Lp(a).
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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 | 0,004 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».