Gene-environment Interaction on the Risk of Type 2 Diabetes Among Ethnic Minority Populations Living in Europe and North America: A Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The body of evidence on gene-environment interaction (GEI) related to type 2 diabetes (T2D) has grown in the recent years. However, most studies on GEI have sought to explain variation within individuals of European ancestry and results among ethnic minority groups are inconclusive. OBJECTIVE: To investigate any interaction between a gene and an environmental factor in relation to T2D among ethnic minority groups living in Europe and North America. METHODS: We systematically searched Medline and EMBASE databases for the published literature in English up to 25th March 2019. The screening, data extraction and quality assessment were performed by reviewers independently. RESULTS: 1068 studies identified through our search, of which nine cohorts of six studies evaluating several different GEIs were included. The mean follow-up time in the included studies ranged from 5 to 25.7 years. Most studies were relatively small scale and few provided replication data. All studies included in the review included ethnic minorities from North America (Native-Americans, African- Americans, and Aboriginal Canadian), none of the studies in Europe assessed GEI in relation to T2D incident in ethnic minorities. The only significant GEI among ethnic minorities was HNF1A rs137853240 and smoking on T2D incident among Native-Canadians (Pinteraction = 0.006). CONCLUSION: There is a need for more studies on GEI among ethnicities, broadening the spectrum of ethnic minority groups being investigated, performing more discovery using genome-wide approaches, larger sample sizes for these studies by collaborating efforts such as the InterConnect approach, and developing a more standardized method of reporting GEI studies are discussed.
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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 | 0,006 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».