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Enregistrement W3168313253 · doi:10.1093/cdn/nzab053_033

Plasma Metabolomic Signatures of Sugar-Sweetened Beverage Consumption and Risk of Type 2 Diabetes Among US Adults

2021· article· en· W3168313253 sur OpenAlexaff
Danielle E. Haslam, Jun Li, Marta Guasch‐Ferré, Liming Liang, Clary B. Clish, JoAnn E. Manson, Deirdre K. Tobias, Clemens Wittenbecher, Walter C. Willett, Meir J. Stampfer, Nicola M. McKeown, Vasanti Malik, James B. Meigs, Frank B. Hu, Shilpa N Bhupathiraju

Notice bibliographique

RevueCurrent Developments in Nutrition · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiet and metabolism studies
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMetabolomicsType 2 diabetesConfidence intervalHazard ratioMedicineDiabetes mellitusProportional hazards modelInternal medicineEndocrinologyBiologyBioinformatics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Sugar-sweetened beverage (SSB) consumption is associated with a higher risk of type 2 diabetes (T2D), but the metabolic changes linking SSB consumption to T2D are not fully understood. Thus, we aimed to identify a plasma metabolomic signature of SSB consumption and evaluate its association with incident T2D. We used liquid chromatography–mass spectrometry to measure plasma metabolites (>200) among 3,434 participants from three US cohorts: Nurses’ Health Study (NHS), NHS II, and Health Professionals Follow-up Study (HPFS). SSB consumption (servings/day; sodas, fruit punches, and other sugary drinks) was estimated from food frequency questionnaires. We used elastic net regression with 10-fold-cross-validation to identify metabolites associated with higher SSB consumption among a training set of participants (n = 2068) and replicated the association in a testing set (n = 1366). A metabolomic signature score was calculated as the weighted sum of SSB-associated metabolites. Pearson correlation (r) coefficients and 95% confidence intervals (CI) between the metabolomic signature and self-reported SSB consumption were calculated. We used multivariable Cox regression models to estimate hazard ratios (HR) and CI of the identified metabolomic signature with incident T2D among all participants. We identified an SSB plasma metabolomic signature of 71 metabolites, primarily lipids and amino acids. Pearson correlation (r) coefficients between self-reported SSBs and the plasma metabolomic signature were 0.18 (95% CI: 0.14, 0.22; P < 0.0001) and 0.19 (95% CI: 0.14, 0.24; P < 0.0001) in the training and testing sets, respectively. After a median follow-up of 22 years, the metabolomic signature was significantly associated with higher T2D risk [HR for quartile (Q) 1 versus 4 (95% CI): 1.45 (1.02, 2.05); P = 0.04] in models adjusting for factors related to demographics, lifestyle, diet, and body mass index. The association persisted when further adjusting for self-reported SSB consumption [HR for Q1 versus Q4 (95% CI): 1.42 (1.00, 2.02); P = 0.05]. We identified a novel metabolomic signature of SSB consumption in US adults that associated with elevated incident T2D risk. This signature may reflect both SSB consumption and metabolic changes related to T2D risk, although residual confounding cannot be ruled out. NIH.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,015
Tête enseignante GPT0,265
Écart entre enseignants0,250 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2021
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