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Enregistrement W4405273037 · doi:10.1093/brain/awae399

Optimizing treatment of cardiovascular risk factors in cerebral small vessel disease using genetics

2024· article· en· W4405273037 sur OpenAlexfundno aff
Fatemeh Koohi, Eric L. Harshfield, Dipender Gill, Wenjing Ge, Stephen Burgess, Hugh S. Markus

Notice bibliographique

RevueBrain · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueIntracerebral and Subarachnoid Hemorrhage Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Heart, Lung, and Blood InstituteNIHR Cambridge Biomedical Research CentreMedical Research CouncilNational Institutes of HealthOffice of Research and DevelopmentDementias Platform UKCambridge University HospitalsUniversity of CambridgeDepartment of Health and Social CareAlzheimer SocietyNational Institute for Health and Care ResearchWellcome TrustAlzheimer's SocietyAlzheimer’s SocietyBritish Heart Foundation
Mots-clésMendelian randomizationMedicineBlood pressureInternal medicineGenetic predispositionStroke (engine)HyperintensityLacunar strokeCardiologyDiseaseMagnetic resonance imagingBiologyGeneticsGenotype

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cerebral small vessel disease (cSVD) causes lacunar stroke (LS) and intracerebral haemorrhage and is the most common pathology underlying vascular dementia. However, there are few trials examining whether treatment of conventional cardiovascular risk factors reduces stroke risk in cSVD, as opposed to stroke as a whole. We used Mendelian randomization techniques to investigate which risk factors are causally related to cSVD and to evaluate whether specific drugs might be beneficial in cSVD prevention. We identified genetic proxies for blood pressure traits, lipids, glycaemic markers, anthropometry measures, smoking, alcohol consumption and physical activity from large-scale genome-wide association studies of European ancestry. We also selected genetic variants as proxies for drug target perturbation in hypertension, dyslipidaemia, hyperglycaemia and obesity. Mendelian randomization was performed to assess their associations with LS from the GIGASTROKE Consortium (n = 6811) and in a sensitivity analysis in a cohort of patients with MRI-confirmed LS (n = 3306). We also investigated associations with three neuroimaging features of cSVD, namely, white matter hyperintensities (n = 55 291), fractional anisotropy (n = 36 460) and mean diffusivity (n = 36 012). Genetic predisposition to higher systolic and diastolic blood pressure was associated with LS and cSVD imaging markers. Genetically predicted liability to diabetes, obesity, smoking, higher triglyceride levels and the ratio of triglycerides to high-density lipoprotein also showed detrimental associations with LS risk, whereas genetic predisposition to higher high-density lipoprotein concentrations and moderate-to-vigorous physical activity showed protective associations. Genetically proxied blood pressure lowering through calcium channel blockers was associated with cSVD imaging markers, whereas genetically proxied high-density lipoprotein raising through cholesteryl ester transfer protein inhibitors, triglyceride lowering through lipoprotein lipase and weight lowering through gastric inhibitory polypeptide receptor were associated with lower risk of LS. Our findings highlight the importance of some conventional cardiovascular risk factors, including blood pressure and body mass index, in cSVD, but not others, e.g. low-density lipoprotein. The findings also demonstrate the potential beneficial effects of calcium channel blockers on cSVD imaging markers and cholesteryl ester transfer protein inhibitors, lipoprotein lipase enhancement and gastric inhibitory polypeptide receptor obesity-targeted drugs on LS. They provide useful information for initiating future clinical trials examining secondary prevention strategies in cSVD.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,882
Score d'incertitude au seuil0,490

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,049
Tête enseignante GPT0,303
Écart entre enseignants0,254 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations7
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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