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Enregistrement W4402330704 · doi:10.1210/clinem/dgae618

Predictors of Cardiovascular Disease in Individuals With Dysbetalipoproteinemia: A Prospective Study in the UK Biobank

2024· article· en· W4402330704 sur OpenAlexaff
Martine Paquette, Mark Trinder, Simon‐Pierre Guay, Liam R. Brunham, Alexis Baass

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Clinical Endocrinology & Metabolism · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiabetes, Cardiovascular Risks, and Lipoproteins
Établissements canadiensSt. Paul's HospitalMcGill UniversityUniversity of British ColumbiaUniversité de MontréalMontreal Clinical Research Institute
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiobankDiseaseProspective cohort studyMedicineInternal medicineGerontologyPhysical medicine and rehabilitationCardiologyBioinformaticsBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Dysbetalipoproteinemia (DBL) is a disorder of remnant cholesterol metabolism associated with a severe risk of atherosclerotic cardiovascular disease (ASCVD). OBJECTIVE: The objective of this study was to investigate the univariate and multivariate predictors of ASCVD in individuals with DBL. METHODS: Data from 2699 individuals with ɛ2/ɛ2 genotypes from the UK Biobank were included in this study. DBL was defined as having an ɛ2ɛ2 genotype with evidence of dyslipidemia, defined as total cholesterol ≥ 200 mg/dL (5.2 mmol/L) and triglyceride ≥ 175 mg/dL (2.0 mmol/L) or lipid-lowering therapy use (n = 964). RESULTS: Age, hypertension, waist circumference, and a polygenic risk score for coronary artery disease (PRSCAD) were independent predictors of ASCVD among individuals with DBL. Cumulative ASCVD-free survival was lower in the ɛ2/ɛ2 DBL group (84%) compared to the ɛ2/ɛ2 non-DBL group (94%) (P < .0001) and for DBL individuals with a PRSCAD ≥ median (79%) compared to those with a PRSCAD < median (89%) (P = .001). CONCLUSION: We show in a large prospective cohort that a PRSCAD predicts the ASCVD risk among individuals with DBL. The findings of the present study highlight the need for better risk stratification in ɛ2/ɛ2 carriers to identify high-risk individuals who would need aggressive cardiovascular management despite their low apolipoprotein B value.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,028
Score d'incertitude au seuil0,056

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,029
Tête enseignante GPT0,328
Écart entre enseignants0,299 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations8
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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