The Association of Alcohol Consumption with Glaucoma and Related Traits
Notice bibliographique
Résumé
To examine the associations of alcohol consumption with glaucoma and related traits, to assess whether a genetic predisposition to glaucoma modified these associations, and to perform Mendelian randomization (MR) experiments to probe causal effects. Cross-sectional observational and gene–environment interaction analyses in the UK Biobank. Two-sample MR experiments using summary statistics from large genetic consortia. UK Biobank participants with data on intraocular pressure (IOP) (n = 109 097), OCT-derived macular inner retinal layer thickness measures (n = 46 236) and glaucoma status (n = 173 407). Participants were categorized according to self-reported drinking behaviors. Quantitative estimates of alcohol intake were derived from touchscreen questionnaires and food composition tables. We performed a 2-step analysis, first comparing categories of alcohol consumption (never, infrequent, regular, and former drinkers) before assessing for a dose-response effect in regular drinkers only. Multivariable linear, logistic, and restricted cubic spline regression, adjusted for key sociodemographic, medical, anthropometric, and lifestyle factors, were used to examine associations. We assessed whether any association was modified by a multitrait glaucoma polygenic risk score. The inverse-variance weighted method was used for the main MR analyses. Intraocular pressure, macular retinal nerve fiber layer (mRNFL) thickness, macular ganglion cell–inner plexiform layer (mGCIPL) thickness, and prevalent glaucoma. Compared with infrequent drinkers, regular drinkers had higher IOP (+0.17 mmHg; P < 0.001) and thinner mGCIPL (-0.17 μm; P = 0.049), whereas former drinkers had a higher prevalence of glaucoma (odds ratio, 1.53; P = 0.002). In regular drinkers, alcohol intake was adversely associated with all outcomes in a dose-dependent manner (all P < 0.001). Restricted cubic spline regression analyses suggested nonlinear associations, with apparent threshold effects at approximately 50 g (∼6 UK or 4 US alcoholic units)/week for mRNFL and mGCIPL thickness. Significantly stronger alcohol–IOP associations were observed in participants at higher genetic susceptibility to glaucoma (Pinteraction < 0.001). Mendelian randomization analyses provided evidence for a causal association with mGCIPL thickness. Alcohol intake was consistently and adversely associated with glaucoma and related traits, and at levels below current United Kingdom (< 112 g/week) and United States (women, < 98 g/week; men, < 196 g/week) guidelines. Although we cannot infer causality definitively, these results will be of interest to people with or at risk of glaucoma and their advising physicians. Proprietary or commercial disclosure may be found after the references.
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 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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».