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Enregistrement W2322155935 · doi:10.1093/ntr/ntv072

Combinations of<i>CYP2A6*4</i>and Glutathione S-Transferases Gene Polymorphisms Modify the Association Between Maternal Secondhand Smoke Exposure During Pregnancy and Small-for-Gestational-Age

2015· article· en· W2322155935 sur OpenAlexfundno aff
Chuanbo Xie, Xiaozhong Wen, Zhongzheng Niu, Peng Ding, Tao Liu, Yanhui He, Jianmiao Lin, Shixin Yuan, Xiaoling Guo, Deqin Jia, Weiqing Chen

Notice bibliographique

RevueNicotine & Tobacco Research · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGlutathione Transferases and Polymorphisms
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversity of TorontoSun Yat-sen University
Mots-clésOdds ratioPregnancySmall for gestational ageMedicineCYP2A6Confidence intervalObstetricsLogistic regressionConfoundingGestational ageInternal medicineBiologyGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Risk of small-for-gestational-age (SGA) birth varied considerably in women exposed to secondhand smoke (SHS) during pregnancy. We examined whether this variation was explained by mothers' one Phase I (CYP2A6*4, activation of tobacco toxics) and two Phase II (GSTM1 and GSTT1, detoxification) metabolic genotypes. METHODS: We enrolled 468 Chinese pregnant women (115 delivering SGA and 353 delivering non-SGA newborns) shortly before delivery. SHS exposure during pregnancy was defined as self-reported daily exposure time being more than 0 minute. We fitted multivariable logistic regression models to examine whether CYP2A6*4, GSTM1, and GSTT1 gene polymorphsims and their combinations modified the association between SHS exposure and SGA. RESULTS: In the total sample, more mothers of SGA newborns were exposed to SHS during pregnancy than mothers of non-SGA newborns (38.3% vs. 31.4%). CYP2A6*4, GSTM1, and GSTT1 genes alone could not modify the association between SHS exposure and SGA. The combination of CYP2A6*4 and GSTT1 high-risk genotypes (CYP2A6*1/*1 and GSTT1-absent [high-risk] vs. other combinations as a whole [low-risk]) significantly (P value, .045) modified the association between SHS exposure and SGA. Among mothers with high-risk genotypes, SHS during pregnancy was significantly associated with SGA (confounder-adjusted odds ratio, 2.31 [95% confidence interval, 1.20-4.42]). Among mothers with low-risk genotypes, however, SHS exposure during pregnancy was not associated with SGA (1.14 [0.64-2.04]). CONCLUSIONS: Chinese pregnant women with the combination of CYP2A6*1/*1 and GSTT1-absent genotypes are at particularly high-risk of SHS-related SGA.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,028
Score d'incertitude au seuil0,643

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0000,000

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 Opus0,064
Tête enseignante GPT0,312
Écart entre enseignants0,247 · 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 tête enseignante, 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

Citations5
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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