MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W1977032972 · doi:10.1007/s12160-011-9318-5

Relationship Between Amounts of Daily Cigarette Consumption and Abdominal Obesity Moderated by CYP2A6 Genotypes in Chinese Male Current Smokers

2011· article· en· W1977032972 sur OpenAlexafffund
Tao Liu, Sean P. David, Rachel F. Tyndale, Hui Wang, Xueqing Yu, Wei Chen, Qian Zhou, Weiqing Chen

Notice bibliographique

RevueAnnals of Behavioral Medicine · 2011
Typearticle
Langueen
DomainePharmacology, Toxicology and Pharmaceutics
ThématiquePharmacogenetics and Drug Metabolism
Établissements canadiensUniversity of TorontoCentre for Addiction and Mental Health
Organismes subventionnairesNational Institute on Drug AbuseNational Institutes of HealthCanadian Institutes of Health ResearchSun Yat-sen University
Mots-clésCYP2A6Abdominal obesityObesityMedicineGenotypeCigarette smokingAbdominal fatHealth psychologyEnvironmental healthConsumption (sociology)Risk factorDemographyInternal medicinePublic healthBiologyGeneticsGenePathologyMetabolic syndrome

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Cigarette smoking is an important risk factor for abdominal obesity. However, the degree to which the CYP2A6 genotype moderates the relationship between smoking and abdominal obesity has not been established. PURPOSE: This study aims to investigate whether or not the relationship between smoking quantity and abdominal obesity is influenced by CYP2A6 genotypes. METHODS: Nine hundred fifty-four male current smokers were selected. A venous specimen was collected to test serum cotinine and CYP2A6 genotype, and all smokers were divided into heavy (>15 cigarettes/day) and light smokers (≤15 cigarettes/day). RESULTS: Heavy smoking increased the risk of abdominal obesity (odds ratio (OR) = 1.57; 95% CI, 1.13-2.19) compared with light smoking. Furthermore, heavy smoking had a positive interactive effect with CYP2A6 poor metabolizer genotype on abdominal obesity (OR = 3.90; 95% CI, 1.25-12.18). Moreover, CYP2A6 poor metabolizer genotypes were associated with slower nicotine metabolism. CONCLUSIONS: Heavy smoking may increase the risk of abdominal obesity-particularly in smokers with CYP2A6 poor metabolizer genotypes.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,426
Tête enseignante GPT0,512
Écart entre enseignants0,086 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations15
Publié2011
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueAnnals of Behavioral MedicineMême sujetPharmacogenetics and Drug MetabolismTravaux en français237 207