Genetic susceptibility and late bone outcomes in childhood acute lymphoblastic leukemia survivors
Notice bibliographique
Résumé
Childhood acute lymphoblastic leukemia (cALL) survivors are at increased risk for bone comorbidities, but accurate screening tools for such comorbidities are limited. Polygenic scores (PGS) could stratify cALL survivors for risk of long-term adverse bone outcomes. We evaluated 214 (51% female) cALL survivors from the Prévenir les Effets TArdifs de la LEucémie study (median age 21 yr). Bone mineral density (BMD) measurements were obtained using dual X-ray absorptiometry at the lumbar spine (LS-BMD), femoral neck (FN-BMD), and total body (TB-BMD), and vertebral fractures (VF) were documented using the vertebral deformity criterion. We computed a PGS for adult heel quantitative ultrasound speed of sound (gSOS), known to be associated with the risk of osteoporotic fracture, using imputed genotype data of the participants, and tested it for association with BMD Z-scores and VF risk, adjusting for clinical risk factors, and in sex and prognostic risk-stratified analyses. We found that a gSOS below the mean was associated with lower BMD in all three sites in univariate and multivariate models. In univariate analyses, 1 SD increase in gSOS conferred a 0.16 SD increase in LS-BMD (95% CI 0.005-0.31), whereas a gSOS above the mean was associated with a 0.31 SD higher LS-BMD (95% CI 0.008-0.61), a 0.36 SD higher TB-BMD (95% CI 0.06-0.67), and a 0.43 SD higher FN-BMD (95% CI 0.13-0.72). Models combining gSOS with clinical risk factors explained up to 16% of the variance of BMD phenotypes and obtained an area under the receiver operating characteristic curve for VF of 0.77 in subgroup analyses. Cranial radiation, high cumulative glucocorticoid doses, high risk group, and male sex were significant risk factors for lower BMD Z-scores. In conclusion, a PGS, in combination with clinical risk factors, could be used as a tool to risk stratify cALL survivors for treatment-related bone morbidity.
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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 | 0,003 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».