Polygenic risk score for coronary artery disease across the spectrum of atherosclerotic disease
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: Coronary artery disease (CAD) polygenic risk scores (PRS) enhance risk stratification, but it is unknown whether the degree varies across the spectrum of atherosclerotic cardiovascular disease (ASCVD). We compared the association of a CAD PRS and coronary events in patients with ASCVD and a prior ischemic event, ASCVD without event, and without overt ASCVD. METHODS: Genotyped patients from 6 multinational cardiovascular trials were categorized into low (bottom 20%), intermediate (middle 60%), and high (top 20%) genetic risk using a genome-wide CAD PRS, then grouped by ASCVD status. The primary endpoint was any major coronary event, a composite of death from coronary disease, myocardial infarction, or coronary revascularization. RESULTS: 59,905 participants (mean age, 66 years; 71% male) were included; 47,456 (79%) had established ASCVD. Compared with low genetic risk, major coronary events were more frequent in high (HR, 2.06; 95%CI, 1.88-2.24; p<0.001) and intermediate (HR, 1.57; 95%CI, 1.45-1.70; p<0.001) genetic risk. Genetic risk was more strongly associated with major coronary events in patients without overt ASCVD (HR between high vs. low genetic risk, 4.63) than patients with ASCVD without (HR, 1.73) or with an ischemic event (HR, 1.63) (Pinteraction<0.001). Absolute risk difference between high and low genetic risk was comparable across ASCVD categories (5.0-7.0% difference at 3 years). CONCLUSION: A CAD PRS was associated with incident major coronary events in all ASCVD categories. Although genetics provided the strongest relative association in patients without established ASCVD, the absolute risk gradient was comparable for patients with and without ASCVD.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».