MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4412008660 · doi:10.1161/circgen.124.004937

Importance of Clinical, Laboratory, and Genetic Risk Factors for Incident CAD

2025· article· en· W4412008660 sur OpenAlexaff
Romit Bhattacharya, Christopher Marnell, So Mi Jemma Cho, Aniruddh P. Patel, Yunfeng Ruan, Satoshi Koyama, Amanda Jowell, Mark Trinder, Sara Haidermota, Kim Lannery, Michael C. Honigberg, Seyedeh M. Zekevat, Ida Surakka, Gina M. Peloso, Pradeep Natarajan

Notice bibliographique

RevueCirculation Genomic and Precision Medicine · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLipoproteins and Cardiovascular Health
Établissements canadiensSt. Paul's HospitalUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNational Center for Advancing Translational SciencesNational Human Genome Research InstituteNational Heart, Lung, and Blood Institute
Mots-clésMedicineInternal medicineCRFSMyocardial infarctionDyslipidemiaCoronary artery diseaseCardiologyDiabetes mellitusFamilial hypercholesterolemiaDiseaseCholesterolEndocrinology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Prior work suggests modifiable cardiovascular risk factors (CRFs) account for 80% to 90% of the risk for incident myocardial infarction. The contributions of genetic and other novel CRFs have not been simultaneously assessed in contemporary data sets. METHODS: In the United Kingdom Biobank, CRFs were identified and Cox proportional hazards models with traditional CRFs (hypertension, diabetes, dyslipidemia, waist-to-hip ratio, diet, exercise, alcohol, and socioeconomic deprivation) and contemporary/genetic CRFs (Lp(a) [lipoprotein(a)], hsCRP [high-sensitivity C-reactive protein], familial hypercholesterolemia variants, and polygenic risk score for coronary artery disease) were constructed for coronary artery disease. Coronary artery disease was defined as a first-time myocardial infarction diagnosis or coronary revascularization. R 2 was calculated for each model, and the percent contribution of each individual CRF was calculated by the R 2 percent decrease after its removal. RESULTS: Among 299 707 individuals, the mean (SD) age was 56.2 (8.1) years, and 166 533 (55.6%) were women. Over a median (interquartile range) follow-up of 11.0 (9.6–12.5) years, 17 409 (5.8%) of participants developed myocardial infarction. R 2 increased from the base model (R 2 , 0.021 [0.020–0.022]), to the clinical model (R 2 , 0.045 [0.043–0.046]), to the contemporary/genetic model (R 2 , 0.053 [0.052–0.055]). The most powerful individual CRFs were hypertension (R 2 loss, 15.2% [14.5–17.1]) and polygenic risk score for coronary artery disease (R 2 loss, 12.4% [10.8–13.3]), followed by dyslipidemia (R 2 loss, 3.4% [2.6–3.5]), diabetes (R 2 loss, 2.2% [1.5–2.0]), hsCRP (R 2 loss, 1.8% [1.5–2.0]), and Lp(a) (R 2 loss, 1.5% [1.2–1.8]). CONCLUSIONS: Novel CRFs like polygenic risk score for coronary artery disease, hsCRP, and Lp(a) have similar importance, comparable to traditional CRFs such as hypertension, dyslipidemia, and diabetes, for incident myocardial infarction, highlighting important identifiable residual 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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,023
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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,029

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,023
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,033
Tête enseignante GPT0,349
Écart entre enseignants0,316 · 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

Citations5
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCirculation Genomic and Precision MedicineMême sujetLipoproteins and Cardiovascular HealthTravaux en français237 207