Modification effect of polygenic risk scores on the risk of the most common multimorbidity associated with aging among Canadian adults: An analysis of the CLSA data
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: We investigated the modification effects of polygenic risk score (PRS) on the risk of the most common multimorbidity (MCM) in Canadian adults associated with aging. METHODS: were used to compute the PRS for each individual, which was further divided into three PRS groups (high, median, and low) by the PRS terciles. Multivariate logistic regression models were used to examine the PRS-by-age interaction, adjusting for potential confounders and population structure. RESULTS: Multivariate analysis showed that increasing age was significantly associated with a higher risk of MCM, regardless of the PRS group. However, individuals in the top one-third of the PRS tercile (i.e., the high PRS group) were at the highest risk of MCM. For a one-year increase in age, participants in the high PRS group were 1.13 times more likely to have MCM, whereas for a one-year increase in age, it was associated with 1.09- and 1.10-times increased risk of MCM among individuals in the median and low PRS groups, respectively. CONCLUSION: PRS is an important tool for identifying individuals at a higher risk of MCM associated with aging and improves our understanding of the potential biological mechanisms of aging-related diseases.
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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 | 0,003 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».