Interactions Between Genetic Risk and Diet Influencing Risk of Incident Female Gout: Discovery and Replication Analysis of Four Prospective Cohorts
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To examine whether the cross-sectional gene-diet interaction for prevalent hyperuricemia among women translates prospectively to risk of incident female gout. METHODS: We analyzed the interaction between genetic predisposition and adherence to a healthy dietary pattern (i.e., Dietary Approaches to Stop Hypertension [DASH] score) on risk of incident female gout in 18,244 women from Nurses' Health Study (NHS; discovery) and 136,786 women from 3 additional prospective female cohorts from the US and UK (replication). Genetic risk score (GRS) was calculated from 114 urate-associated loci. RESULTS: In the NHS and replication cohorts, association between diet and gout risk was larger and stronger among women with higher genetic risk. In all cohorts combined, compared to women with an unhealthy DASH score (less than the mean score), multivariable relative risk (RR) for incident gout among women with a healthy DASH score (greater than/equal to the mean score) was 0.67 (95% confidence interval [95% CI] 0.60-0.76) among higher GRS (greater than/equal to the mean score) and 0.91 (0.78-1.05) among lower GRS (P for multiplicative interaction = 0.001); multivariable RR for higher versus lower GRS was 2.03 (95% CI 1.80-2.29) and 1.50 (95% CI 1.31-1.71) among unhealthy and healthy DASH score groups, respectively. Additive interaction was also significant, in both the discovery and replication cohorts (P < 0.001), with 51% of the excess risk attributable to the additive gene-diet interaction in all cohorts combined. CONCLUSION: The deleterious effect of genetic predisposition on risk of incident female gout was more pronounced among women with unhealthy diets, with nearly half the excess risk attributable to this gene-diet interaction. These data elucidate the important synergy of genetics and diet for female gout development.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».