Exclusive breastfeeding can attenuate body-mass-index increase among genetically susceptible children: A longitudinal study from the ALSPAC cohort
Notice bibliographique
Résumé
Recent discoveries from large-scale genome-wide association studies (GWASs) explain a larger proportion of the genetic variability to BMI and obesity. The genetic risk associated with BMI and obesity can be assessed by an obesity-specific genetic risk score (GRS) constructed from genome-wide significant genetic variants. The aim of our study is to examine whether the duration and exclusivity of breastfeeding can attenuate BMI increase during childhood and adolescence due to genetic risks. A total sample of 5,266 children (2,690 boys and 2,576 girls) from the Avon Longitudinal Study of Parents and Children (ALSPAC) was used for the analysis. We evaluated the role of breastfeeding (exclusivity and duration) in modulating BMI increase attributed to the GRS from birth to 18 years of age. The GRS was composed of 69 variants associated with adult BMI and 25 non-overlapping SNPs associated with pediatric BMI. In the high genetic susceptible group (upper GRS quartile), exclusive breastfeeding (EBF) to 5 months reduces BMI by 1.14 kg/m2 (95% CI, 0.37 to 1.91, p = 0.0037) in 18-year-old boys, which compensates a 3.9-decile GRS increase. In 18-year-old girls, EBF to 5 months decreases BMI by 1.53 kg/m2 (95% CI, 0.76 to 2.29, p<0.0001), which compensates a 7.0-decile GRS increase. EBF acts early in life by delaying the age at adiposity peak and at adiposity rebound. EBF to 3 months or non-exclusive breastfeeding was associated with a significantly diminished impact on reducing BMI growth during childhood. EBF influences early life growth and development and thus may play a critical role in preventing overweight and obesity among children at high-risk due to genetic factors.
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 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) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».