Les bases génétiques de la fibrillation auriculaire post-opératoire dans la population québécoise
Bibliographic record
Abstract
Introduction : La fibrillation auriculaire (FA) est l’arythmie la plus répandue au monde avec une prévalence estimée autour de 1-2% pour la population générale. Il s’agit d’une maladie complexe de causes multifactorielles, telles que la génétique, l’environnement et les habitudes de vie. Il est aussi important de prendre en compte que les risques de FA augmentent drastiquement avec l’âge. La fibrillation auriculaire post-opératoire (POAF) est la complication la plus commune à la suite d’une chirurgie cardiaque. Elle est associée avec une prolongation de la durée d’hospitalisation et à une augmentation du risque d’accident vasculaire cérébral (AVC) et de la mortalité. Il devient donc une priorité d’identifier les individus à risque de POAF et d’AVC causés par la FA, surtout en considérant l’existence d’interventions simples qui peuvent atténuer ces risques, comme certaines thérapies pharmacologiques. \nHypothèse : L’hypothèse de ce projet est qu’un score polygénique (PGS) aurait un impact sur l’identification des individus à plus haut risque de FA à la suite d’une chirurgie cardiaque, mais aussi sur l’identification des individus à risque de récidive de FA lors d’un premier épisode de FA après une chirurgie. \nObjectifs : Ce projet se divise en 2 objectifs principaux. Dans un premier temps, nous cherchons à évaluer la capacité prédictive d’un PGS déjà validé (mais jamais utilisé pour la POAF) pour la POAF après une chirurgie cardiaque dans une population québécoise. Dans un second temps, nous cherchons à évaluer la capacité prédictive du même PGS au niveau de la récidive à distance de la FA chez le sous-groupe de personnes qui ont eu un épisode de POAF. \nMéthodes : Nous avons inclus 2340 participants de la Biobanque hospitalière de l’Institut de Cardiologie de Montréal (ICM) qui ont subi une chirurgie cardiaque entre 2005 et 2020 et qui n’avaient pas de FA diagnostiquée avant la chirurgie. La POAF a été définie comme une FA survenant jusqu’à 30 jours après la chirurgie. Le génotypage de la cohorte a été effectué à l’aide d’une puce de génotypage pangénomique, suivi d’une imputation avec l’aide du panel de référence TOPMed. Le PGS déjà validé et corrigé pour les principales composantes génétiques (PGS-AF) a été calculé à l’aide des poids d’un PGS publié (identifiant du PGS catalog : PGS000016). \nL’association entre le PGS-AF et la POAF a été évaluée par une régression logistique avec et sans la correction pour les facteurs de risque cliniques connus de la FA, y compris le score de risque clinique CHARGE-AF. Pour valider la valeur prédictive du PGS-AF indépendamment des prédicteurs cliniques, un indice de reclassement net (NRI) a été calculé. L’association entre le PGS-AF et le CHARGE-AF au niveau de la récidive de FA à distance, à plus de 30 jours après la chirurgie, au sein du sous-groupe de patients atteints de POAF a été évaluée avec un modèle de régression de Cox. \nRésultats : Sur les 2340 participants inclus dans l’étude rétrospective (80% d’hommes; âgés de 66 ans [59-71] au moment de la chirurgie cardiaque), 871 (37%) ont développé de la POAF. La POAF était plus fréquente après une chirurgie valvulaire que les autres chirurgies cardiaques (43% contre 32%, P<0,001) et avec une augmentation dans le score de risque clinique CHARGE-AF (P<0,001). Le PGS-AF était significativement associé à la POAF (P<0,001; augmentation du risque de POAF de 46% par augmentation de 1 écart-type du PGS-AF; statistique C = 0,61). L’incidence de la POAF était significativement plus élevée chez les patients avec PGS-AF au-dessus du 95e percentile (62%) comparativement aux patients avec PGS-AF en dessous du 95% percentile (36%; ratio de cote 2.3, intervalle de confiance 95% 1.6-3.4; P<0,001). Dans un modèle combinant le PGS-AF avec des prédicteurs cliniques (CHARGE-AF et chirurgie valvulaire), l’association du PGS-AF avec la POAF reste significative (P<0,001). De plus, par rapport à la prédiction clinique uniquement, l’ajout du PGS-AF entraine une amélioration significative du modèle (statistique C de 0,68 contre 0,65; test du rapport de vraisemblance P<0,001; NRI = 35%). Parmi les patients atteints de POAF, 235 (27%) ont développé de la FA au cours d’un suivi médian de 4,4 ans. Le PGS-AF et le CHARGE-AF étaient à la fois associés de manière significative et indépendante à la récidive de FA à distance (P<0,05), où chaque augmentation d’écart-type du PGS-AF augmente le risque de récidive de FA de 19%. \nDiscussion et conclusion : Un score de risque polygénique précédemment validé pour la fibrillation auriculaire (PGS-AF) est significativement associé à la FA survenant comme une complication de la chirurgie cardiaque, indépendamment des prédicteurs de risque cliniques. Bien que la capacité discriminative soit modeste globalement, le PGS-AF permet d’identifier 5% de la population de patients avec risque de POAF 2,3 fois plus élevé, une magnitude d’effet de pertinence clinique. Le PGS-AF est également associé à la récidive à distance de la FA et, s’il est validé, pourrait aider à identifier les patients plus susceptibles de bénéficier d’une anticoagulation à long terme pour prévenir les AVC. Plus globalement, ces données impliquent le risque polygénique pour expliquer la variance de scénarios cliniques complexes tels que les complications chirurgicales.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".