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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».