Abstract 5090: Impact of Adding a Single Allele in the 9p21 Locus to Traditional Risk Factors on Risk Classification for Coronary Heart Disease and Implications for Lipid-Modifying Therapy in the White Population of the Atherosclerosis Risk in Communities (ARIC) Study
Notice bibliographique
Résumé
Aim: A single nucleotide polymorphism on chromosome 9p21, rs10757274 (9p21 allele), has been shown to be a predictor of coronary heart disease (CHD) in whites. We evaluated if the addition of the 9p21 allele to traditional risk factors (TRF) improved CHD risk prediction in the white population of the Atherosclerosis Risk in Communities (ARIC) study, and whether changes in risk prediction will modify lipid therapy recommendation. Methods: Whites (n=10,004) in the ARIC study for whom the 9p21 genotype and TRF (age, gender, systolic blood pressure, total cholesterol, smoking, diabetes, HDL-C, and anti-hypertensive medication use) information was available were included. Using Cox proportional hazards models, the ARIC Cardiovascular Risk Score (ACRS) which is based on TRF was determined. The impact of adding the 9p21 allele to TRF with respect to the area under the curve (AUC) of a receiver operating characteristic (ROC) curve and then risk strata reclassification was determined. Results: The addition of 9p21 allele to TRF was associated with a hazard ratio (HR) of 1.25 (p<0.0001) and an increase in the AUC for incident CHD from 0.776 to 0.780 (Δ= 0.004, 95% CI=0.001, 0.008). The 9p21 allele’s greatest influence to the ACRS (Table ) was observed in the intermediate (5–10% 10-year CHD risk) and intermediate-high (10 –20% 10-year CHD risk) categories with 19.3% and 16.9% reclassified, respectively, which would impact therapy, as approximately 90% of these individuals had LDL-C >100 mg/dL. Table: Reclassification in the different ACRS categories after the addition of the 9p21 allele to the traditional risk factors
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».