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Enregistrement W4406993033 · doi:10.1161/str.56.suppl_1.49

Abstract 49: Genomic Profiling and Risk of Intracerebral Hemorrhage in Patients with Atrial Fibrillation on Apixaban

2025· article· en· W4406993033 sur OpenAlexaff
Santiago Clocchiatti‐Tuozzo, Cyprien Rivier, Shufan Huo, Emily J. Gilmore, Ashkan Shoamanesh, Hooman Kamel, Santosh B. Murthy, Lucila Ohno‐Machado, Kevin N. Sheth, Thomas M. Gill, Guido J. Falcone

Notice bibliographique

RevueStroke · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCerebrovascular and Carotid Artery Diseases
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineAtrial fibrillationIntracerebral hemorrhageApixabanCardiologyStroke (engine)Internal medicineIschemic strokeSubarachnoid hemorrhageWarfarinRivaroxabanIschemia

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: Intracranial hemorrhage (ICH) is the most severe adverse effect of anticoagulation in atrial fibrillation (AF) patients. Hypertension, diabetes, hyperlipidemia, and chronic kidney disease are well-known cardiovascular risk factors for ICH. However, the relationship between the polygenic profiles (PP) of these risk factors and ICH risk in AF patients on anticoagulation remains unclear. We hypothesize that adverse PP increases the risk of ICH in AF patients on anticoagulation. Methods: We conducted a prospective genetic association study within All of Us . Participants over 50 with a history of AF treated with apixaban (the most widely used anticoagulant in this population) and no history of ischemic stroke or ICH were included. We calculated the polygenic profile (PP) by combining five standardized polygenic risk scores for systolic blood pressure, type 2 diabetes, low- and high-density lipoproteins, and glomerular filtration rate, along with APOE epsilon 4 and 2 genotypes. These were based on data from recent genome-wide association studies, with APOE genotypes determined by variants rs429358 and rs7412 . We categorized PP into three risk groups using a standard approach: favorable (<20%), neutral (20%-80%), and adverse (>80%). The outcome was incident ICH (new intraparenchymal, subdural, or subarachnoid hemorrhage) after apixaban initiation. Results: A total of 2,088 participants were included in the study (mean age 71 years, 953 [45%] female and 1,743[83%] of European ancestry). After a median follow-up of 2.9 years, 26 participants sustained an ICH (cumulative incidence:1.5%[95%CI:1.00–2.20], Figure 1). Multivariable Cox proportional hazards models showed that when compared to patients with a favorable PP, those with an adverse PP had a more than three-fold increase in the risk of ICH (HR:3.38,95%CI:1.09–10.50, p -trend=0.005). Polygenic information improved the discrimination of risk prediction scores for ICH (c-statistics of 0.68 and 0.75 for models without and with genomic information, respectively ( p =0.01, Figure 2). Conclusions: Our results show that among AF patients on apixaban, an adverse PP for key cardiovascular risk factors significantly increases the risk of ICH compared to those with a favorable PP. Additionally, incorporating PP data enhances the predictive power of clinical prediction scores for ICH. These findings support further research into whether polygenic profiling can improve clinical decision-making in AF patients.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,216
Écart entre enseignants0,212 · 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
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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