Examining Health Outcomes in Juvenile Idiopathic Arthritis: A Genetic Epidemiology Study
Notice bibliographique
Résumé
Objective Juvenile idiopathic arthritis (JIA) is the most common pediatric rheumatic disease; however, little is known about its wider health impacts. This study explores health outcomes associated with JIA genetic liability. Methods We used publicly available genetic data sets to interrogate the genetic correlation between JIA and 832 other health‐related traits using linkage disequilibrium score regression. Two‐sample Mendelian randomization (2SMR) was used to examine four genetic correlates for evidence of causality. Results We found robust evidence (adjusted P [ P adj ] < 0.05) of genetic correlation between JIA and rheumatoid arthritis (genetic correlation [ r g ] = 0.63, P adj = 0.029), hypothyroidism/myxedema ( r g = 0.61, P adj = 0.041), celiac disease (CD) ( r g = 0.58, P adj = 0.032), systemic lupus erythematosus ( r g = 0.40, P adj = 0.032), coronary artery disease (CAD) ( r g = 0.42, P adj = 0.006), number of noncancer illnesses ( r g = 0.42, P adj = 0.016), paternal health ( r g = 0.57, P adj = 0.032), and strenuous sports ( r g = −0.52, P adj = 0.032). 2SMR analyses found robust evidence that genetic liability to JIA was causally associated with the number of noncancer illnesses reported by UK Biobank (UKBB) participants (increase of 0.03 noncancer illnesses per doubling odds of JIA, 95% confidence interval 0.01‐0.05). Conclusion This study illustrates genetic sharing between JIA and a diversity of health outcomes. The causal association between genetic liability to JIA and noncancer illnesses suggests a need for broader health assessments of patients with JIA to reduce their potential comorbid burden. The strength of genetic correlation with hypothyroidism and CD implies that patients with JIA may benefit from CD and thyroid function screening. Strong positive genetic correlation between JIA and CAD supports the need for cardiovascular risk assessment and risk factor modification.
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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 | 0,005 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 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 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».