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Enregistrement W4402636542 · doi:10.1101/2024.09.16.24313777

Statin uses and skeletal muscle-related phenotypes: insights from epidemiological and Mendelian randomization analyses

2024· preprint· en· W4402636542 sur OpenAlexaff
Fan Tang, Zhanchao Chen, Hongbin Qiu, Yige Liu, Yanjiao Shen, Yiying Zhang, Shanjie Wang, Bo Yu

Notice bibliographique

RevuemedRxiv · 2024
Typepreprint
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLipoproteins and Cardiovascular Health
Établissements canadiensMcMaster UniversityImpact
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMendelian randomizationMendelian inheritancePhenotypeEpidemiologyGeneticsStatinBiologyComputational biologyBioinformaticsMedicineEvolutionary biologyInternal medicineGeneGenetic variantsGenotype

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background The association between statin use and skeletal muscle-related side effects is always controversial. This study aimed to comprehensively investigate the associations between statin use and muscle-related phenotypes including sarcopenia, sarcopenic obesity, serum lactate dehydrogenase (LDH), and musculoskeletal pain symptoms among adults with indications for statin use for secondary prevention (cardiovascular disease, diabetes, or hyperlipidemia). Methods This cross-sectional study included 22,549 patients aged ≥20 years with cardiovascular disease, diabetes, or hyperlipidemia. Weighted generalized linear regression analysis and propensity score matching methods were used to estimate the associations between the use of statins or other lipid-lowering agents and skeletal muscle-related phenotypes. Mendelian randomization (MR) analysis was additionally used to verify the causal relationship between statin use and skeletal muscle-related phenotypes. Results The weighted mean age was 59 years, 50.3% were male, and 37.6% (n=8,481) received statin treatment. In the unadjusted model, compared with adults without any lipid-lowering drugs, statin use was associated with a higher likelihood of sarcopenia (appendicular skeletal muscle mass [ASM]/Body mass index [BMI] OR 1.35 (95%CI 1.12 to 1.62, p < 0.001), ASM/weight [Wt] OR 1.86 (95%CI 1.62 to 2.13, p < 0.001), max HGS β -3.01 (95% CI -3.97 to -2.06, p < 0.001), relative HGS β -0.23 (95% CI -0.30 to -0.17, p < 0.001) and combined HGS β -5.90 (95% CI -7.86 to -3.93, p < 0.001)), sarcopenic obesity (ASM/height squared [Ht 2 ] and body fat percentage definition [OR 1.36 (95% CI 1.13 to 1.63, p < 0.001]). After multivariable adjustment or propensity score match, the independent associations of statin use with sarcopenia, sarcopenic obesity, HGS, LDH, and musculoskeletal pain became nonsignificant. Stepwise regression suggested that age was the predominant confounding factor for the associations. MR analysis also revealed no significant causality between statin use and skeletal muscle-related phenotypes. Conclusions Our epidemiological and MR analyses did not support the causality between statin use and skeletal muscle-related phenotypes. A higher likelihood of skeletal muscle-related adverse phenotypes in statin users may be attributed to age. Future studies should further explore the biological factors that may affect statin-related muscle phenotypes to provide evidence for the safety of statins.

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)0,049
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,104
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 enseignants0,049
Score d'incertitude au seuil0,258

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0490,104
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,003
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,046
Tête enseignante GPT0,328
Écart entre enseignants0,283 · 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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
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