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Enregistrement W4412979871 · doi:10.1016/j.jcjd.2025.07.006

Can a Combined Epigenetic-Biomarker Score Supplant Chronologic Age as an Independent Determinant of Incident Death in Adults With Dysglycemia

2025· article· en· W4412979871 sur OpenAlexaffvenue
Hertzel C. Gerstein, Guillaume Paré, Keyun Zhou, Serena Yang, Michael Chong, Gregory R. Steinberg, Shun Fu Lee

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Diabetes · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueEpigenetics and DNA Methylation
Établissements canadiensHamilton Health SciencesMcMaster University Medical CentreThrombosis and Atherosclerosis Research InstituteMcMaster UniversityPopulation Health Research Institute
Organismes subventionnairesSanofi-Aventis DeutschlandSanofi
Mots-clésMedicineBiomarkerEpigeneticsOncologyInternal medicineGeneticsGeneBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: Diabetes and prediabetes are associated with premature death and are recognized as conditions of accelerated biologic aging. To date, the best measurement of biologic age is chronologic age. Measures of biologic age that can replace chronologic age as a predictor of death can better approximate risk in affected individuals. METHODS: The relationship between 238 biomarkers, epigenetic age scores, and incident death was analyzed in 2,755 participants (mean age 63.7±8 years) in the Outcomes Reduction with an Initial Glargine Intervention (ORIGIN) trial. Independent biomarkers for death identified using Cox models with forward selection were used to derive a biomarker risk score, which, after validation, was combined with epigenetic scores. Hazards for death per standard deviation higher epigenetic-biomarker score, chronologic age, or the age after adjustment for the score were estimated, and the respective β coefficients were compared. RESULTS: Four hundred eighty-one participants died during a median follow-up of 6.2 years. Each standard deviation higher age increased the hazard of death 1.69-fold (95% confidence interval [CI] 1.58 to 1.81, β=0.53). When 11 independent death biomarkers were combined with 3 epigenetic risk scores to yield an epigenetic-biomarker score, each standard deviation higher score increased the hazard of death 3.27-fold (95% CI 2.90 to 3.68). Adding standardized age to this model yielded a β coefficient for age of 0.00 (p=0.93). C statistics for the epigenetic-biomarker score alone and age alone were 0.77 (95% CI 0.74 to 0.78) and 0.66 (95% CI 0.63 to 0.68), respectively (p<0.001 for the difference). CONCLUSION: An epigenetic-biomarker risk score is a better predictor of death than chronologic age.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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 enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,021

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,233
Écart entre enseignants0,224 · 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'admission2
Résumé présentnon

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