The effect of childhood cow's milk intake and HLA-DR genotype on risk of islet autoimmunity and type 1 diabetes: The Diabetes Autoimmunity Study in the Young
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Cow's milk intake has been inconsistently associated with islet autoimmunity (IA) and type 1 diabetes (T1D) development. Genetic and environmental factors may modify the effect of cow's milk on IA and T1D risk. METHODS: The Diabetes Autoimmunity Study in the Young (DAISY) follows children at increased T1D risk of IA (presence of autoantibodies to insulin, GAD65, or IA-2 twice in succession) and T1D development. We examined 1835 DAISY children with data on cow's milk intake: 143 developed IA, 40 subsequently developed T1D. Cow's milk protein and lactose intake were calculated from prospectively collected parent- and self-reported food frequency questionnaires (FFQ). High risk HLA-DR genotype: HLA-DR3/4,DQB1*0302; low/moderate risk: all other genotypes. We examined interactions between cow's milk intake, age at cow's milk introduction, and HLA-DR genotype in IA and T1D development. Interaction models contained the base terms (e.g., cow's milk protein and HLA-DR genotype) and an interaction term (e.g., cow's milk protein*HLA-DR genotype). RESULTS: In survival models adjusted for total calories, FFQ type, T1D family history, and ethnicity, greater cow's milk protein intake was associated with increased IA risk in children with low/moderate risk HLA-DR genotypes [hazard ratio (HR): 1.41, 95% confidence interval (CI): 1.08-1.84], but not in children with high risk HLA-DR genotypes. Cow's milk protein intake was associated with progression to T1D (HR: 1.59, CI: 1.13-2.25) in children with IA. CONCLUSIONS: Greater cow's milk intake may increase risk of IA and progression to T1D. Early in the T1D disease process, cow's milk intake may be more influential in children with low/moderate genetic T1D risk.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».