Genetic Risk Score Does Not Correlate with Body Mass Index of Latina Women in a Clinical Trial
Notice bibliographique
Résumé
Obesity disproportionately affects Latina women. Common genetic variants are convincingly associated with body mass index (BMI) and may be used to create genetic risk scores (GRS) for obesity that could define genetically influenced forms of obesity and alter response to clinical trial interventions. The objective of this study was (1) to identify the frequency and effect size of common obesity genetic variants in Latina women; (2) to determine the clinical utility of a GRS for obesity with Latina women participating in a community-based clinical trial. DNA from 85 Latina women was genotyped for eight genetic variants previously associated with BMI in Caucasians, but not yet assessed in Latina populations. The main outcome measure was the correlation of GRS (sum of eight risk alleles) with BMI, waist circumference, and percent body fat. A majority (83%) of participants had a BMI ≥25. Frequency of loci near FTO, MC4R, and GNPDA2 were lower in Latinas than Caucasians. Association of each locus with BMI was lower in Latinas compared to Caucasians with no significant correlations with BMI. We conclude that an eight locus GRS has no clinical utility for explaining obesity or predicting response to intervention in Latina women participating in a clinical trial.
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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 | 0,008 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».