The relative contributions of obesity, vitamin D, leptin, and adiponectin to multiple sclerosis risk: A Mendelian randomization mediation analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Obesity is associated with increased risk of multiple sclerosis (MS); however, the underlying mechanisms remain unclear. OBJECTIVE: To determine the extent to which decreased vitamin D bioavailability and altered levels of adiponectin and leptin mediate the association between obesity and MS. METHODS: We performed Mendelian randomization (MR) analyses to estimate the effects on MS of body mass index (BMI), 25-hydroxyvitamin D (25OHD), adiponectin, and leptin levels in a cohort of 14,802 MS cases and 26,703 controls. We then estimated the proportion of the effect of obesity on MS explained by these potential mediators. RESULTS: Genetic predisposition to higher BMI was associated with increased MS risk (odds ratio (OR) = 1.33 per standard deviation (SD), 95% confidence interval (CI) = 1.09-1.63), while higher 25OHD levels reduced odds of MS (OR = 0.72 per SD, 95% CI = 0.60-0.87). In contrast, we observed no effect of adiponectin or leptin. In MR mediation analysis, 5.2% of the association between BMI and MS was attributed to obesity lowering 25OHD levels (95% CI = 0.3%-31.0%). CONCLUSIONS: This study found that a minority of the increased risk of MS conferred by obesity is mediated by lowered vitamin D levels, while leptin and adiponectin had no effect. Consequently, vitamin D supplementation would only modestly reverse the effect of obesity on MS.
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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 | 0,003 | 0,034 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».