GP.01 Childhood obesity and multiple sclerosis susceptibility: a Mendelian randomization study
Notice bibliographique
Résumé
Background: Observational studies have reported an association between childhood obesity and a higher risk of multiple sclerosis (MS). However, the difficulties to fully account for confounding and long recall periods make causal inference from these studies challenging. The objective of this study was to assess the contribution of childhood obesity to the development of MS through Mendelian randomization, which uses genetic associations to minimize the risk of confounding. Methods: We selected 23 independent genetic variants strongly associated with childhood body mass index (BMI) in a genome-wide association study (GWAS) which included 47,541 children. The corresponding effects of these variants on risk of MS were obtained from a GWAS of 14,802 MS cases and 26,703 controls. Standard two-sample Mendelian randomization methods were performed, with additional sensitivity analyses to assess the likelihood of bias from genetic pleiotropy. Results: The inverse-variance weighted MR analysis revealed that one standard deviation increase in childhood BMI increased odds of MS by 26% (odds ratio=1.26, 95% confidence interval 1.10-1.45, p=0.001). There was no significant heterogeneity across the individual estimates. Sensitivity analyses were consistent with the main findings and provided no evidence of pleiotropy. Conclusions: This study provides genetic support of a role for increased childhood BMI in the development of MS.
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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 | 0,011 | 0,029 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».