Mendelian randomization study of whole blood viscosity and cardiovascular diseases
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: Association between whole blood viscosity (WBV) and an increased risk of cardiovascular disease (CVD) has been reported. However, the causal relationship between WBV and CVD remains not thoroughly investigated. The aim of this study was to investigate the causal relation between WBV and CVD. METHODS: Two-sample Mendelian randomization (MR) was employed, with inverse variance weighting (IVW) as the primary method, to investigate the casual relationship between WBV and CVD. The calculated WBV and medical records of 378,210 individuals participating in the UK Biobank study were divided into halves and analyzed. RESULTS: The means of calculated WBVs were 16.9 (standard deviation: 0.8) and 55.1 (standard deviation: 17.2) for high shear rate (HSR) and low shear rate (LSR), respectively. 37,859 (10.0%) major cardiovascular events (MACE) consisted of 23,894 (6.3%) cases of myocardial infarction (MI), 9,245 (2.4%) cases of ischemic stroke, 10,377 (2.7%) cases of revascularization, and 5,703 (1.5%) cases of coronary heart disease-related death. In the MR analysis, no evidence was found indicating a causal effect of WBV on MACE (IVW p-value for HSR = 0.81, IVW p-value for LSR = 0.47), MI (0.92, 0.83), ischemic stroke (0.52, 0.74), revascularization (0.71, 0.54), and coronary heart disease-related death (0.83, 0.70). The lack of sufficient evidence for causality persisted in other MR methods, including weighted median and MR-egger. CONCLUSIONS: The Mendelian randomization analysis conducted in this study does not support a causal relationship between calculated WBV and CVD.
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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 | 0,016 | 0,040 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».