Genetic predisposition to high blood pressure and out-of-office hypertension: insights from a population sample in Liechtenstein
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Genetic predisposition is a risk factor for office hypertension. We tested whether genetic background could identify individuals with ambulatory daytime hypertension in a sample of white Europeans from Liechtenstein. We evaluated two measures of predisposition to hypertension: family history and polygenic risk scores (PRS). Our analytic sample contained 1444 participants aged 25 to 41. 12% of participants had office hypertension, while 37% had out-of-office hypertension. The correlation between blood pressure PRS and family history of hypertension was low (R2 = 4.96x10-3), but both were strongly associated with ambulatory blood pressure (2.2 mmHg per 1 SD increase [95% CI: 1.6, 2.7] & 2.4 mmHg increase with positive family history [95% CI: 1.3, 3.4], respectively). PRS provides incremental improvement in predicting ambulatory systolic blood pressure beyond a validated blood pressure prediction algorithm (ΔAIC = -33), whereas family history does not (ΔAIC = 1). The difference in performance between a baseline algorithm for identifying ambulatory systolic daytime hypertension (positive likelihood ratio of 6.87 [95% CI: 5.56, 8.49]; negative likelihood ratio of 0.45 [95% CI: 0.39, 0.51]) and the same model with PRS integrated (positive likelihood ratio of 7.69 [95% CI: 6.18, 9.57]; negative likelihood ratio of 0.43 [95% CI: 0.37, 0.49]) was modest. In conclusion, in a European sample from Liechtenstein, PRS and family history represent distinct constructs associated with ambulatory blood pressure. Unlike family history, polygenic risk scores provide incremental information identifying individuals with ambulatory hypertension. However, these gains are modest and warrant further development to improve performance at the point-of-care.
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 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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».