Interaction of <b><i>DRD2/ANKK1 Taq1A</i></b> Genotype with in-Store Retail Food Environment Exposures on Diet Quality in a Cohort of Quebec Adults
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND/AIMS: Gene-environment interactions may be relevant for nutrition outcomes. This study assessed the interaction between DRD2/ANKK1 Taq1A genotype and exposures to in-store retail food environment on diet quality. METHODS: CARTaGENE biobank data (n = 3,532) were linked to provincial food retail data. The Canadian adaptation of the Healthy Eating Index 2010 (HEI-C) was calculated from food frequency questionnaires. Generalized linear models adjusted for sociodemographic factors, anthropometrics, and energy intake were used to assess interactions between the Taq1A variant and retail food measures. RESULTS: A significant inverse interaction was observed between Taq1A and ice cream store displays on HEI-C score (estimate: -15.46 [95% confidence interval (CI): -24.83, -6.10], p = 0.0012) where, among allele carriers, increasing exposure to ice cream displays was associated with a lower HEI-C score as compared to allele carriers with a lower exposure. A significant positive interaction between Taq1A and price of vegetables was also observed, where, among allele carriers, increasing exposure to a higher price was associated with a higher HEI-C score compared to allele carriers with exposure to a lower price (estimate: 2.46 [95% CI: 0.78, 4.14], p = 0.0041). The opposite pattern was observed among non-carriers. CONCLUSIONS: DRD2/ANKK1 Taq1A is associated with adaptive responses to ice cream displays and vegetable prices, suggesting a differential susceptibility to retail environment food cues.
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 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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».