Abstract 016: Artificially Sweetened Beverage Consumption, Plasma Metabolomics, And Risk Of Type 2 Diabetes Among US Adults
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: The relationship between artificially sweetened beverage (ASB) intake and type 2 diabetes (T2D) risk remains inconclusive. Few studies have evaluated whether circulating metabolites that reflect ASB consumption may unveil potential mechanisms underlying the association between ASB consumption and T2D risk. Hypothesis: We hypothesized that a novel metabolomic profile reflecting habitual ASB consumption would positively associate with incident T2D among US adults. Methods: We quantified 120 plasma metabolites with liquid chromatography-mass spectroscopy in N=3,424 Nurses’ Health Study (NHS), NHSII, and Health Professionals Follow-up Study (HPFS) discovery cohort participants, and N=1,870 Framingham Heart Study (FHS) replication cohort participants. Habitual ASB consumption (servings/day; low-calorie cola or other carbonated beverages) was estimated from food frequency questionnaires at the time of blood draw. We used elastic net regression with 10-fold-cross-validation to age- and body mass index- adjusted metabolite levels to identify a metabolite profile associated with higher ASB consumption (ln-transformed). We then derived the continuous ASB metabolomic score as the weighted sum of these metabolites and replicated the analysis in an internal testing set and FHS. Finally, we evaluated the association of quartiles (Q) of the ASB-derived metabolomic score in NHS/NHSII/HPFS and FHS cohorts with incident T2D risk after blood draw (baseline for analysis) using Cox regression models to estimate hazard ratios (HR) and 95% confidence interval (CI), adjusted for demographics, lifestyle, diet, and body mass index at blood draw. Results: The ASB-derived metabolomic profile included 61 metabolites, primarily lipids and amino acids (Pearson correlation coefficients [ r ] between ASB self-reported intake and metabolomic score: r=0.08 [95% CI: 0.05, 0.11; p <0.0001] and r=0.09 [95% CI: 0.04, 0.14; p =0.001], for discovery and replication, respectively). Mean follow-up was 20 and 16 years from blood draw, including 359 and 241 confirmed incident T2D cases for NHS/NHSII/HPFS and FHS, respectively. Compared with participants in the lowest quartile of the ASB-derived metabolomic profile, higher quartiles were incrementally and significantly at higher T2D risk in NHS/NHSII/HPFS (HR [CI] for Q2, Q3, Q4 vs. Q1: 1.45 [1.04, 2.02], 1.83 [1.33, 2.52], 1.62 [1.18, 2.22], respectively; p-trend =0.003) and FHS (1.76 [1.24, 2.48], 1.82 [1.28, 2.58], 2.45 [1.77, 3.40], respectively; p-trend <0.0001). Conclusions: A robust metabolomic profile of ASB intake was not identified, yet the objective and replicable ASB-derived metabolomic profile was associated with higher incident T2D risk. The identified metabolites may reflect ASB intake, western dietary patterns, underlying metabolic health, and/or T2D-related pathophysiology.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».