Trans-ethnic Mendelian-randomization study reveals causal relationships between cardiometabolic factors and chronic kidney disease
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: This study was to systematically test whether previously reported risk factors for chronic kidney disease (CKD) are causally related to CKD in European and East Asian ancestries using Mendelian randomization. METHODS: A total of 45 risk factors with genetic data in European ancestry and 17 risk factors in East Asian participants were identified as exposures from PubMed. We defined the CKD by clinical diagnosis or by estimated glomerular filtration rate of <60 ml/min/1.73 m2. Ultimately, 51 672 CKD cases and 958 102 controls of European ancestry from CKDGen, UK Biobank and HUNT, and 13 093 CKD cases and 238 118 controls of East Asian ancestry from Biobank Japan, China Kadoorie Biobank and Japan-Kidney-Biobank/ToMMo were included. RESULTS: Eight risk factors showed reliable evidence of causal effects on CKD in Europeans, including genetically predicted body mass index (BMI), hypertension, systolic blood pressure, high-density lipoprotein cholesterol, apolipoprotein A-I, lipoprotein(a), type 2 diabetes (T2D) and nephrolithiasis. In East Asians, BMI, T2D and nephrolithiasis showed evidence of causality on CKD. In two independent replication analyses, we observed that increased hypertension risk showed reliable evidence of a causal effect on increasing CKD risk in Europeans but in contrast showed a null effect in East Asians. Although liability to T2D showed consistent effects on CKD, the effects of glycaemic phenotypes on CKD were weak. Non-linear Mendelian randomization indicated a threshold relationship between genetically predicted BMI and CKD, with increased risk at BMI of >25 kg/m2. CONCLUSIONS: Eight cardiometabolic risk factors showed causal effects on CKD in Europeans and three of them showed causality in East Asians, providing insights into the design of future interventions to reduce the burden of CKD.
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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 | 0,021 | 0,029 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».