Aprobación de ética
Este estudio cumple con todas las regulaciones éticas relevantes para los estudios que involucran participantes humanos y se realizó de acuerdo con los criterios establecidos por la Declaración de Helsinki. La investigación de UKBB fue aprobada por el Comité Nacional de Ética de Investigación (17 de junio de 2011 (referencia RES 11/NW/0382) y se extendió hasta el 10 de mayo de 2016 (referencia de res 16/NW/0274)). Como parte del estudio PMBB, la recopilación, almacenamiento y análisis de la columna biológica, los datos genéticos y los datos derivados de los registros de salud electrónicos están aprobados por el Protocolo IRB de la Universidad de Pensilvania #813913. Los participantes en la cohorte UKBB y PMBB brindaron consentimiento informado por escrito para utilizar las muestras y datos para fines de investigación médica. El uso de datos de identificación de estos biobancos para este estudio en particular estaba sujeto a la aprobación existente. Todos los datos se procesaron de acuerdo con las regulaciones relevantes de protección de datos y privacidad. No se requirió una aprobación ética adicional para este análisis particular de los conjuntos de datos aprobados existentes. Este estudio se adhirió a los requisitos para mejorar el informe de estudios de observación en la declaración de epidemiología (estroboscópica).
Grupo de investigación
UKBB es un gran estudio de cohorte observacional que recluta a más de 500,000 adultos de 22 centros en todo el Reino Unido entre 2006 y 2010. Los participantes de 40 a 69 años están registrados y siguen eventos de salud posteriores. UKBB recopiló extensos datos de referencia que incluyen datos demográficos, factores de estilo de vida y mediciones físicas, junto con muestras biológicas para el genotipado y el análisis de biomarcadores. En este estudio, incluimos mujeres de ascendencia europea que tenían al menos un nacimiento y datos genéticos disponibles. El protocolo completo para el estudio UKBB se publica en la referencia 33.
El estudio PMBB (es decir, un gran biobanco académico de salud) reclutó no selectivamente participantes que fueron reclutados selectivamente del entorno ambulatorio. Estos participantes proporcionaron acceso a datos de registros de salud electrónicos y generaron datos genómicos y biomarcadores 34. Los códigos de diagnóstico, las imágenes clínicas y las mediciones de laboratorio para la enfermedad (ICD) -9 e ICD-10 hasta julio de 2020 se extrajeron de registros electrónicos de salud. El flujo de trabajo subyacente de este estudio se muestra en el diagrama suplementario. 1 y 2.
Trastornos de hipertensión debido al embarazo y las comorbilidades
En el estudio de la UKBB, las participantes femeninas proporcionaron detalles sobre su historial reproductivo, incluida la paridad, durante la encuesta de referencia. El HDP se definió como hipertensión gestacional, pre-academia o Adorpitis severa. Esta identificación se basa en los códigos ICD correspondientes obtenidos de autoinformes en la inscripción o de atención primaria o registros hospitalarios (Tabla complementaria 14). Del mismo modo, en los estudios de PMBB, el HDP se definió utilizando el código ICD asociado.
Para evaluar el riesgo de HDP, el HDP-PRS seleccionado como covariece la edad del primer embarazo y la presencia de enfermedades al alto riesgo de HDP antes del embarazo, de acuerdo con las pautas clínicas para los altos factores de riesgo para HDP35,36. Según estas pautas, las enfermedades de alto riesgo de HDP incluyen hipertensión, diabetes y dislipidemia. La presencia de enfermedad de HDP de alto riesgo antes del embarazo se determinó mediante autoinforme o diagnóstico con el código ICD asociado de cada enfermedad que ocurrió antes del primer nacimiento.
Resultado cardiovascular
Para analizar la asociación entre ASCVD incidente y HDP-PRS, los participantes con enfermedad cardíaca congénita fueron excluidos para eliminar la asociación entre la enfermedad cardíaca congénita y los resultados de CV (en el método suplementario), contiene los códigos de diagnóstico asociados). Se usó como covariable para ajustar las comorbilidades metabólicas comunes, incluidas la hipertensión, la diabetes y la dislipidemia, y se confirmó en la inscripción o por autoinforme de códigos ICD como se describe en los métodos complementarios.
El ASCVD inyectado se definió como el diagnóstico de aneurisma aórtico después de la inscripción en participantes sin enfermedad de la arteria coronaria, infarto de miocardio, accidente cerebrovascular isquémico, enfermedad arterial periférica o VAC preexistente. Además, el infarto de miocardio se definió algorítmicamente utilizando datos de UKBB. Para cada nuevo ASCVD de inicio considerado, los participantes con enfermedad preexistente en el momento de la inscripción fueron excluidos del análisis. Por ejemplo, los participantes con enfermedad coronaria preexistente en el momento de la inscripción fueron excluidos del análisis de la nueva enfermedad de la arteria coronaria de inicio. Esto aseguró que la enfermedad de la arteria coronaria recurrente no se contó inadvertidamente como una enfermedad de la arteria coronaria recién inicio.
variable
Durante el proceso de registro de la encuesta de UKBB, los participantes proporcionaron información sobre las características sociodemográficas, la salud/salud y el estilo de vida/factores ambientales a través de cuestionarios de pantalla táctil autogestionada y entrevistas de referencia en persona.
Según la AHA, cuatro factores definen principalmente comportamientos de estilo de vida. Estos incluyen el estado actual del tabaquismo, la obesidad, la actividad física y los hábitos alimenticios 37,38. El estado de fumar se clasificó como actual o no fumadores. La obesidad se definió como un IMC ≥30 kg/m2 de acuerdo con la clasificación internacional de la Organización Mundial de la Salud. Con respecto a la actividad física, los participantes fueron clasificados como que tenían un estilo de vida saludable si informaban una actividad moderada o activa al menos 5 días a la semana. Los hábitos alimenticios se definieron de acuerdo con las recomendaciones para la priorización de la dieta para la salud del CV. Clasificó el contenido nutricional general en frutas, verduras, granos integrales, pescado, productos lácteos, granos refinados, carnes procesadas y carnes crudas. Los hábitos dietéticos se consideraron saludables si siguieron al menos la mitad de las recomendaciones dietéticas de CV Health, según lo evaluado utilizando el Cuestionario de frecuencia alimentaria 39. Colectivamente, los comportamientos de estilo de vida no son favorables (factores de estilo de vida saludables de 0-1), 40, intermedios (dos factores de estilo de vida saludables) y favorables (≥3 factores de estilo de vida saludables se dividieron en tres grupos. Se puede encontrar una descripción y definición más detallada de las variables consideradas en el comportamiento del estilo de vida en los métodos complementarios.
El estado de salud metabólica se identificó de acuerdo con la presencia de cinco componentes de los Mets, basados en los criterios en el Informe de consenso de las FDI 41. Las condiciones de salud metabólica se dividieron en tres grupos: tres grupos (factor de mets 0-1), intermedio (2–3 factor METS) y pobre (4 o más factor MetS). Se puede encontrar una descripción detallada y una definición de las variables consideradas en los MET en la Tabla complementaria 16 y los métodos complementarios.
En la cohorte PMBB, el estado de fumar y la obesidad (IMC ≥30) se usaron de manera restrictiva como variables para el análisis replicado.
Control y asignación de la calidad de los datos del genotipo
Los procedimientos y la asignación de genotipado y control de calidad (QC) siguieron las prácticas estándar y se realizaron utilizando un par de plataforma de genotipado de cohorte. Los detalles se proporcionan en métodos complementarios.
Biobanco del Reino Unido
Las muestras de UKBB (Versión 3; marzo de 2018) fueron genotipadas para más de 800,000 SNP utilizando la matriz de axiomas bilevos Affymetrix UK o la matriz de axiom de Affymetrix UKBB. Después de QC y sustitución, se descubrió que 164,500 participantes europeas (blancas) eran elegibles para el análisis genético validado.
Biobanco de la Pen Medicina
Los datos de PMBB consistieron en 43,623 genotipos de muestras utilizando matrices de genotipado GSA. Después de la exclusión, las participantes de 982 mujeres abusadas con ascendencia europea (blanca no hispana) y 1019 mujeres abusadas eran ascendentes afroamericanas (negras no hispanas) sujetas a un análisis replicado.
Puntaje de riesgo multigénico
El HDP-PRS se generó utilizando estadísticas resumidas para grandes HDP GWAS (13,071 casos y 177,808 controles) del consorcio de Finngen (congelación de datos R8V4) 42. PRS se calculó utilizando el método de predicción de multigeno bayesiano PRS-CS43. Los PRS individuales se determinaron aplicando PLINK Versión 1.90 utilizando el comando -s -score y se calcularon a partir de los coeficientes beta como la suma ponderada de los alelos de riesgo444. Los detalles del análisis PRS se explican en los métodos complementarios.
Análisis estadístico
Las características demográficas y clínicas se presentan como media ± DE o número (porcentaje). Las variables continuas se compararon con la prueba t de Student, ANOVA unidireccional o una prueba U de Mann-Whitney, según sea necesario. Las variables categóricas se compararon mediante pruebas de chi-cuadrado o pruebas exactos de Fisher, cuando corresponda.
Para evaluar el riesgo de HDP según HDP-PRS, evaluamos la asociación entre HDP-PRS y HDP utilizando un modelo de regresión logística multivariante. O y IC del 95% se calcularon después de ajustar para el primer nacimiento, el IMC, el estado de fumar, las primeras 10 PC de los antepasados y los tipos de matriz de genotipado para modelos de regresión logística multivariante.
En el análisis primario, la asociación entre HDP-PRS y los nuevos resultados de CV de inicio se examinó mediante análisis de regresión de Cox multivariado. Se hicieron ajustes para calcular la historia del HDP, la primera fecha de nacimiento, el IMC, el estado de fumar, las primeras 10 PC del antepasado y la matriz de genotipo que calcula HR y IC 95%. El OR y la FC de los PR en HDP se usaron como variables cuantitativas reportadas por SD, con variables categóricas definidas de la siguiente manera: Bajo (<20％）、中間（20〜80％）、高（80〜99％）、そして非常に高い（> 99%). Luego se realizaron análisis colaborativos para investigar las interacciones entre el riesgo genético, el estilo de vida y las situaciones de Mets. Además, los análisis de sensibilidad se realizaron en base a los subtipos de ASCVD.
Para el análisis de replicación, los efectos de mantener un estilo de vida favorable en diferentes grupos de riesgo genético se estudiaron utilizando pruebas de chi-cuadrado y análisis de regresión de Cox en una cohorte de PMBB independiente. Entre las mujeres de genocidio de 2001 en la cohorte PMBB, hubo pocos casos de ASCVD de inicio nuevo, pero el análisis de regresión de Cox condicional se realizó en la hipertensión incidente, teniendo en cuenta el estado de fumar y la obesidad (IMC ≥30) como variables de estilo de vida.
Todas las pruebas estadísticas fueron de dos lados y la significación estadística se estableció en P <0.05. Todos los análisis estadísticos se realizaron utilizando el software estadístico R (versión 4.1.0; conceptos básicos de la computación estadística R, Viena, Austria). Los detalles del análisis estadístico se explican en los métodos complementarios.
Resumen del informe
Para obtener más información sobre el diseño de la investigación, consulte la descripción general del informe de la cartera de Nature vinculado a este artículo.
