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Enregistrement W4410268610 · doi:10.1164/ajrccm.2025.211.abstracts.a1226

Polygenic Risk Scores and Longitudinal Lung Function Across the Adult Lifespan: Analysis of Two Population-based Studies

2025· article· en· W4410268610 sur OpenAlexaff
Jingzhou Zhang, Heena Rijhwani, George R. Washko, Ravi Kalhan, Josée Dupuis, George O'connor, M.H. Cho, Matthew Moll

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal of Respiratory and Critical Care Medicine · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueChronic Obstructive Pulmonary Disease (COPD) Research
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineLung functionPolygenic risk scorePopulationDemographyGerontologyLungInternal medicineEnvironmental healthGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Rationale: Lung function trajectories are associated with risk for cardiopulmonary diseases and mortality. While many genetic variants influencing lung function measured at a single time point have been identified, it remains unclear whether these variants are associated with lung function decline in adulthood. Methods: We selected participants aged ≥21 years from the Framingham Heart Study (FHS) and the Coronary Artery Risk Development in Young Adults (CARDIA) study, two population-based studies with longitudinal lung function measurements. Based on external GWAS data, we previously developed polygenic risk scores (PRS) for FEV1 (PRSFEV1) and FEV1/FVC (PRSratio), summarizing the cumulative effects of genetic variants across the genome, with higher scores indicating lower genetically predicted lung function. Associations between the PRSs and corresponding traits were tested using mixed-effects models to account for repeated measures. We tested an interaction between each PRS and age to estimate its effect on lung function decline and conducted stratified analyses by sex. We adjusted for height, smoking, and genetic ancestry. We tested the association between PRSratio and early-life airflow limitation (defined as FEV1/FVC < 0.7 before age of 40) using logistic regression, and compared the prediction performance between PRSratio and clinical risk factors (age, sex, and smoking pack-years) using the Area-Under-the-Receiver-Operating-Characteristic-Curve (AUC-ROC) metrics. Measurements and Main Results: We included 5,682 (mean baseline age 45.5 years; 47.5% male) FHS and 2,387 (mean baseline age 26.1 years; 43.0% male) CARDIA participants, with average follow-up duration of 12.0 and 15.0 years, respectively. A one-standard-deviation increase in the PRSFEV1 was associated with 153.6 ml and 148.4 ml lower FEV1 in FHS and CARDIA, respectively; however, no significant effect of PRSFEV1 on FEV1 decline was observed. We found a significant interaction between PRSratio and age on FEV1/FVC in FHS (β= -0.0093%, p=0.0013) but not in CARDIA (β= -0.0077%, p=0.087). In sex-stratified analyses, the interaction between PRSratio and age was significant in females in both FHS (β= -0.013%, p=0.0021) and CARDIA (β= -0.022%, p=0.0002), but not in males (β= -0.0066%, p=0.16 in FHS; β= 0.0073%, p=0.27 in CARDIA). For predicting early-life airflow limitation, the PRSratio outperformed clinical risk (AUC: 0.70 versus 0.58; p-value for AUC difference=0.0002) in FHS. Conclusions: The PRSFEV1 was associated with low FEV1 early in adulthood but not with its decline. The PRSratio was associated with FEV1/FVC decline in females and showed superior predictive performance for early-life airflow limitation than clinical risk factors.

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)0,015
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,019
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 enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,077

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0150,019
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,006
Bibliométrie0,0040,005
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,001
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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,386
Écart entre enseignants0,366 · 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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