Association of genetically predicted levels of circulating blood lipids with coronary artery disease incidence
Notice bibliographique
Résumé
Background and aims Estimating the genetic risk of coronary artery disease (CAD) is now possible by aggregating data from genome-wide association studies (GWAS) into polygenic risk scores (PRS). Combining multiple PRS for specific circulating blood lipids could improve risk prediction. Here, we sought to evaluate the performance of PRS derived from CAD and blood lipids GWAS to predict the incidence of CAD. Methods This study included individuals aged between 40 and 69 from UK Biobank. We conducted GWAS for blood lipids measured by nuclear magnetic resonance in individuals without lipid-lowering treatments (n = 73,915). Summary statistics were used to derive PRS in the remaining participants (n = 318,051). A PRS CAD was derived using the CARDIoGRAMplusC4D GWAS. Hazard ratios (HR) for CAD (n = 9017 out of 301,576; median follow-up: 12.6 years) were calculated per standard deviation increase in each PRS. Models' discrimination capacity and goodness-of-fit were evaluated. Results Out of 30 PRS, 27 were significantly associated with the incidence of CAD ( p < 0.0017). The optimal combination of PRS included PRS for CAD, VLDL-C, total cholesterol and triglycerides. Discriminative capacities were significantly increased in the model including PRS CAD and clinical risk factors (CRF) (C-statistic = 0.778 [0.773–0.782]) compared to the model with CRF only (C-statistic = 0.755 [0.751–0.760], difference = 0.022 [0.020–0.025]). Although the C-statistic remained similar when independent lipids PRS were added to the model with PRS CAD and CRF (C-statistic = 0.778 [0.773–0.783]), the goodness-of-fit was significantly increased (chi-square test statistic = 20.18, p = 1.56e-04). Conclusions Although independently associated with CAD incidence, blood lipids PRS provide modest improvement in the predictive performance when added to PRS CAD .
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».