White blood cells and chronic rhinosinusitis: a Mendelian randomization study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Risk factors for the pathogenesis of chronic rhinosinusitis (CRS) remain largely undetermined, which is likely due to the heterogeneity of the disease. White blood cell counts have been largely unexplored as a risk factor for CRS even though different types of white blood cells are involved in the inflammatory process of CRS. OBJECTIVE: To investigate causal associations between different types of white blood cells on risk of CRS utilizing a Mendelian randomization (MR) analysis. METHODS: A two-sample MR analysis was performed using respective GWAS summary statistics for the exposure traits (neutrophil count, eosinophil count, basophil count, lymphocyte count, and monocyte count) and outcome trait (CRS). For the exposure traits, the European Bioinformatics Institute database of complete GWAS summary data was used. For the outcome trait, summary statistics for CRS GWAS were obtained from FinnGen. Primary analysis for MR was performed using inverse-variance weighted two-sample MR. Sensitivity analyses included weighted median, MR-Egger, and MR-PRESSO (raw and outlier-corrected). RESULTS: Eosinophils were associated with CRS (OR = 1.55 [95% CI 1.38, 1.73]; p = 4.3E-14). Eosinophil results were similar across additional MR methods. MR results did not demonstrate significant causal relationships between neutrophils, lymphocytes, monocytes, or basophils with CRS. No significant pleiotropic bias was observed. CONCLUSIONS: In a two-sample MR analysis, a potential causal link between blood eosinophil counts and CRS has been demonstrated. In addition, causal relationships between blood counts among other white blood cell types and CRS were not found. Further studies involving genetic variation in CRS are needed to corroborate genetic causal effects for CRS.
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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 | 0,032 | 0,060 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| 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) | 0,006 | 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 ».