Impact of passive smoking, cooking with solid fuel exposure, and MBL/MASP-2 gene polymorphism upon susceptibility to tuberculosis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: To explore the impact of passive smoking, cooking with solid fuel, mannose-binding lectin (MBL) gene, MBL-associated serine proteases 2 (MASP-2) gene, and gene-environment interactions on the susceptibility to tuberculosis (TB) in non-smokers. METHODS: A total of 205 TB patients and 216 healthy controls were recruited to participate in this case-control study. PCR with sequence-specific primers (PCR-SSP) technology was leveraged to genotype rs7096206 of MBL genes and rs2273346 and rs6695096 of MASP-2 genes. Demographic data and information on exposures of participants were collected. Unconditioned logistic regression analysis was conducted to identify associations between the various factors and TB, and marginal structural linear odds models were used to estimate the interactions. RESULTS: Passive smoking and cooking with solid fuel were associated with the risk of TB, with odds ratios (OR) of 1.58 and 2.93, respectively (p<0.05). Genotype CG at rs7096206 of MBL genes (OR 2.02) and genotype TC at rs6695096 of MASP-2 genes (OR 1.67) were more prevalent in the TB patients than in healthy controls (p<0.05). The relative excess risk of interaction (RERI) between rs7096206 of MBL genes and passive smoking or cooking with solid fuel exposure was 1.86 (95% confidence interval (CI) 0.59-3.16) and 2.66 (95% CI 1.85-3.47), respectively. The RERI between rs6695096 of MASP-2 genes and cooking with solid fuel exposure was 3.70 (95% CI 2.63-4.78), which was also a positive interaction. However, the RERI between rs6695096 of MASP-2 genes and passive smoking was not statistically significant. CONCLUSIONS: Passive smoking, cooking with solid fuel, and polymorphisms of MBL (rs7096206) and MASP-2 (rs6695096) genes were associated with susceptibility to TB in non-smokers, and there were gene-environment interactions among them. Further studies are needed to explore details of the mechanisms of association.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».