Impact of Alcohol Intake on Measures of Lipid Metabolism Depends on Context Defined by Gender, Body Mass Index, Cigarette Smoking, and<i>Apolipoprotein E</i>Genotype
Notice bibliographique
Résumé
Hyperlipidemia, smoking, and obesity are well-known risk factors for cardiovascular disease. Conversely, moderate alcohol intake is associated with lower atherosclerosis risk. However, the influence of taking alcohol on the interrelationships of these factors in a particular context has not been thoroughly investigated. In this study, we asked whether the association between plasma measures of lipid metabolism and alcohol intake is dependent on context defined by gender, age, body mass index (BMI), smoking, and apolipoprotein E (APOE) genotype. Data were obtained in a sample of 869 women and 824 men who participated in the Quebec Heart Health Survey. There was no evidence that variation among APOE genotypes influenced the association between LDL cholesterol (LDL-C) or HDL cholesterol (HDL)-C and alcohol, after adjustment for age and BMI. Further, the positive (LDL-C and BMI) and the negative (HDL-C and BMI) associations that were observed in men and women with the epsilon3/2 and epsilon3/3 genotypes were not modified by alcohol intake. However, in women with the epsilon4/3 genotype only, we found a significant influence of an alcohol by BMI interaction on the prediction of total cholesterol, LDL-C, HDL-C, apoA-I, and apoB, and this interaction was influenced by the status of smoking. Whereas the influence of an alcohol by BMI interaction on total cholesterol and LDL-C was significant in smokers, its influence on HDL-C was significant only in non-smokers. This study emphasizes the context dependency of the influence of alcohol on lipid metabolism and demonstrates how biological, environmental, and genetic factors interact to determine cardiovascular disease risk.
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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) | 0,001 | 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 ».