Ocena genotypowa oprócz wspólnych czynników ryzyka dla przewidywania cukrzycy typu 2 cd

Dodaliśmy jeden SNP, rs689, w locus INS, który wcześniej uznaliśmy za powiązany z cukrzycą (P = 0,02) w badaniu Framingham Offspring Study. 23 Używając tych 18 SNP, skonstruowaliśmy wynik genotypu od 0 do 36 na podstawę liczby alleli ryzyka. Przeprowadzono genotypowanie przy użyciu iPLEX (Seąuenom) .24 Minimalna szybkość wywołania wyniosła 96,9%, średni współczynnik konsensusu z 254 duplikatów wyniósł 99,5%, a wszystkie SNP były w równowadze Hardy ego-Weinberga (P> 0,02) .25 Analiza statystyczna
Zastosowaliśmy modele mieszane, aby porównać średni wynik genotypu dla osób, u których cukrzyca rozwinęła się z wynikiem dla osób, u których cukrzyca nie rozwinęła się. Oszacowaliśmy skumulowaną częstość występowania cukrzycy poprzez podzielenie liczby osób, u których cukrzyca rozwinęła się pod koniec obserwacji w stosunku do całkowitej liczby osób zagrożonych. Wykorzystaliśmy połączone modele regresji logistycznej z uogólnionymi równaniami szacunkowymi w celu zbadania związku między wynikiem genotypu a ryzykiem rozwoju cukrzycy w ciągu 28 lat. Zastosowanie uogólnionych równań szacunkowych uwzględnia obecność pokrewnych osób w próbie 26 oraz metodę łączenia rachunków osób-badań w odniesieniu do zależnych od czasu czynników ryzyka, dostarczając ważnych szacunków wpływu podobnych do uzyskanych przy użyciu zależności czasowych. Analizy Cox.27,28 Zebraliśmy trzy okresy badania (badania i 2, 3 i 4 oraz od 5 do 7) w celu zbadania ryzyka cukrzycy od 8 do 10 lat, tak jak w poprzednim modelu przewidywania cukrzycy. 5 W przypadku tych analiz osoby z cukrzycą na pierwszym badaniu każdego okresu zostały wykluczone, a nowe przypadki cukrzycy zostały wymienione do końca ostatniego badania w tym okresie. Skonstruowaliśmy serię modeli cechujących się genotypem, które zostały dostosowane do płci, do seksu i samodzielnie zgłoszonego wywiadu rodzinnego z cukrzycą, oraz do czynników ryzyka zidentyfikowanych w naszym wcześniej opublikowanym i zatwierdzonym prostym modelu klinicznym , obejmującym płeć, historię rodzinną, wiek wskaźnik masy ciała, poziom glukozy w osoczu na czczo, skurczowe ciśnienie krwi, poziom cholesterolu lipoprotein o dużej gęstości i poziom triglicerydów.5,29 Poprzednio oszacowaliśmy dokładność tego modelu za pomocą metody resampling u bootstrap.5 Ponieważ samoopis jest metodą Dzięki temu, że prawie zawsze gromadzone są informacje o historii rodziny, w pierwszej analizie wykorzystaliśmy historię rodzinną cukrzycy zgłoszoną przez pacjenta.
Obliczyliśmy iloraz szans i 95-procentowe przedziały ufności związane z każdym dodatkowym allelem ryzyka dla każdego pojedynczego SNP i w wyniku genotypu. Używając statystyk C, które porównano z podejściem nieparametrycznym, oceniliśmy zdolność dyskryminacyjną modeli z wynikiem genotypu w porównaniu z modelami bez oceny genotypu30. Oceniliśmy również reklasyfikację ryzyka za pomocą oceny genotypu, zgodnie z metoda opracowana przez Pencina i in. w celu określenia poprawy klasyfikacji netto31. Ocenialiśmy kalibrację modelu za pomocą testu chi-kwadrat Hosmera-Lemeshowa. 32 Użyliśmy kategorii oceny genotypu do obliczenia wskaźników wiarygodności i prawdopodobieństwa wystąpienia cukrzycy na koniec tygodnia.33 Analizy statystyczne przeprowadzono przy użyciu oprogramowania SAS, wersja 8 (SAS Institute)
[więcej w: cena rezonansu magnetycznego, methocel, przetoka ślinowa ]

Powiązane tematy z artykułem: cena rezonansu magnetycznego methocel przetoka ślinowa