Vitamin D levels and risk of type 1 diabetes: A Mendelian randomization study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Vitamin D deficiency has been associated with type 1 diabetes in observational studies, but evidence from randomized controlled trials (RCTs) is lacking. The aim of this study was to test whether genetically decreased vitamin D levels are causally associated with type 1 diabetes using Mendelian randomization (MR). METHODS AND FINDINGS: For our two-sample MR study, we selected as instruments single nucleotide polymorphisms (SNPs) that are strongly associated with 25-hydroxyvitamin D (25OHD) levels in a large vitamin D genome-wide association study (GWAS) on 443,734 Europeans and obtained their corresponding effect estimates on type 1 diabetes risk from a large meta-analysis of 12 type 1 diabetes GWAS studies (Ntot = 24,063, 9,358 cases, and 15,705 controls). In addition to the main analysis using inverse variance weighted MR, we applied 3 additional methods to control for pleiotropy (MR-Egger, weighted median, and mode-based estimate) and compared the respective MR estimates. We also undertook sensitivity analyses excluding SNPs with potential pleiotropic effects. We identified 69 lead independent common SNPs to be genome-wide significant for 25OHD, explaining 3.1% of the variance in 25OHD levels. MR analyses suggested that a 1 standard deviation (SD) decrease in standardized natural log-transformed 25OHD (corresponding to a 29-nmol/l change in 25OHD levels in vitamin D-insufficient individuals) was not associated with an increase in type 1 diabetes risk (inverse-variance weighted (IVW) MR odds ratio (OR) = 1.09, 95% CI: 0.86 to 1.40, p = 0.48). We obtained similar results using the 3 pleiotropy robust MR methods and in sensitivity analyses excluding SNPs associated with serum lipid levels, body composition, blood traits, and type 2 diabetes. Our findings indicate that decreased vitamin D levels did not have a substantial impact on risk of type 1 diabetes in the populations studied. Study limitations include an inability to exclude the existence of smaller associations and a lack of evidence from non-European populations. CONCLUSIONS: Our findings suggest that 25OHD levels are unlikely to have a large effect on risk of type 1 diabetes, but larger MR studies or RCTs are needed to investigate small effects.
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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 | 0,047 | 0,090 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».