Advancements in the Field of Cardiovascular Disease Pharmacogenetics
Notice bibliographique
Résumé
Background and Objectives: Pharmacogenetics has the potential to maximize drug efficacy and minimize adverse effects of cardiovascular disease (CVD) but its translation into clinical practice been slow. However, recent advancements in genotyping and statistical methodologies have now provided robust evidence in the support of personalized medicine. This thesis addresses how the advancements in pharmacogenetics may help to gain novel insights into existing drug targets, inform and guide clinical decision-making and validate potential disease target pathways. Methods: This was achieved by exploring whether the COX-2 genetic variant (rs20417) is associated with a decreased risk of CVD outcomes, assessing whether bile acid sequestrants (BAS) are associated with a reduced the risk of coronary artery disease (CAD) using the principles of Mendelian Randomization and investigating whether genetic variants associated with dysglycaemia are associated with an increased risk of CAD. Results: We demonstrated that COX-2 carrier status was associated with a decreased risk of major cardiovascular outcomes. Furthermore, we also showed that BAS appear to be associated with a reduced risk of CAD and genetic variants associated with HbA1c and diabetes were associated with an increased risk of CAD. Conclusions: The convergence of technological and statistical advancements in pharmacogenetics have led to a more high-quality and cost-effective means of assessing the effect of CVD therapeutic agents.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,022 | 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 ».