Metabolomics data improve 10-year cardiovascular risk prediction with the SCORE2 algorithm for the general population without cardiovascular disease or diabetes
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND AIMS: The value of metabolomic biomarkers for cardiovascular risk prediction is unclear. This study aimed to evaluate the potential of improved prediction of the 10-year risk of major adverse cardiovascular events (MACE) in large population-based cohorts by adding metabolomic biomarkers to the novel SCORE2 model, which was introduced in 2021 for the European population without previous cardiovascular disease or diabetes. METHODS: Data from 187,039 and 5,578 participants from the UK Biobank (UKB) and the German ESTHER cohort, respectively, were used for model derivation, internal and external validation. A total of 249 metabolites were measured with nuclear magnetic resonance (NMR) spectroscopy. LASSO regression with bootstrapping was used to identify metabolites in sex-specific analyses and the predictive performance of metabolites added to the SCORE2 model was primarily evaluated with Harrell's C-index. RESULTS: Thirteen metabolomic biomarkers were selected by LASSO regression for enhanced MACE risk prediction (three for both sexes, six male- and four female-specific metabolites) in the UKB derivation set. In internal validation with the UKB, adding the selected metabolites to the SCORE2 model increased the C-index statistically significantly (P<0.001) from 0.691 to 0.710. In external validation with ESTHER, the C-index increase was similar (from 0.673 to 0.688, P=0.042). The inflammation biomarker, glycoprotein acetyls, contributed the most to the increased C-index in both men and women. CONCLUSIONS: The integration of metabolomic biomarkers into the SCORE2 model markedly improves the prediction of 10-year cardiovascular risk. With recent advancements in reducing costs and standardizing processes, NMR metabolomics holds considerable promise for implementation in clinical practice.
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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 | 0,007 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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.
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 ».