Sex-specific associations of social determinants of health and genetic risk factors with atherosclerotic cardiovascular diseases incidence in the general population
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background and aims The combined contribution of polysocial risk factors (socioeconomic status, psychosocial factors and living environment) and genetic background on atherosclerotic cardiovascular disease (ASCVD) risk remains unknown. We investigated the contribution of a comprehensive polysocial risk score (PsRS) and polygenic risk scores (PRS) on ASCVD incidence. Methods We developed a PsRS using latent class analysis based on socioeconomic factors, psychosocial factors and living environment in 321,016 UK Biobank participants free of ASCVD. Participants were divided into three PsRS groups. The impact of the PsRS on incident ASCVD was assessed using Cox proportional hazards. The impact of the PsRS and coronary artery disease (CAD)PRS and ischemic stroke (IS)PRS on the incidence of CAD and IS, respectively, were also assessed. Results During a median follow-up of 12.5 years, 17,737 ASCVD events were recorded. Compared to participants with a low PsRS, those with a high PsRS had a higher risk of ASCVD (HR=1.46 [95% CI, 1.40-1.52], p <0.001). Risk associated with an elevated PsRS was higher for females compared to males. Compared to participants with a low PsRS in the bottom tertile of CAD PRS, those with a high PsRS in the top tertile of CAD PRS were at higher CAD risk (HR=4.24 [95% CI, 3.94-4.55], p <0.001). Similar results were obtained for IS. Conclusions A comprehensive PsRS was associated with incident ASCVD, particularly in females, and may exacerbate genetic susceptibility to both CAD and IS, suggesting that addressing polysocial risk factors is key to implementing preventive ASCVD strategies in the general population.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».