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Enregistrement W4309747002 · doi:10.1186/s13223-022-00739-2

White blood cells and chronic rhinosinusitis: a Mendelian randomization study

2022· article· en· W4309747002 sur OpenAlexvenueno aff
Thanai Pongdee, Suzette J. Bielinski, Paul A. Decker, Hirohito Kita, Nicholas B. Larson

Notice bibliographique

RevueAllergy Asthma and Clinical Immunology · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSinusitis and nasal conditions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Heart, Lung, and Blood InstituteNational Institutes of HealthMayo Clinic
Mots-clésChronic rhinosinusitisMendelian randomizationWhite (mutation)MedicineRandomizationBiologyImmunologyGeneticsInternal medicineClinical trialGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,032
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,060
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 enseignants0,032
Score d'incertitude au seuil0,171

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0320,060
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,003
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,292
Écart entre enseignants0,278 · 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

Citations8
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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