Can a Combined Epigenetic-Biomarker Score Supplant Chronologic Age as an Independent Determinant of Incident Death in Adults With Dysglycemia
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 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 ».