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Enregistrement W4318070654 · doi:10.1001/jamanetworkopen.2022.47868

<i>CYP1A2</i> Genetic Variation, Coffee Intake, and Kidney Dysfunction

2023· article· en· W4318070654 sur OpenAlexaff
S. Sara Mahdavi, Paolo Palatini, Ahmed El‐Sohemy

Notice bibliographique

RevueJAMA Network Open · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCoffee research and impacts
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineRenal functionAlbuminuriaKidney diseaseDiabetes mellitusInternal medicineProspective cohort studyBlood pressureCYP1A2PhysiologyEndocrinology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Importance: Caffeine is detoxified by cytochrome P450 1A2 (CYP1A2), and genetic variation in CYP1A2 impacts the rate of caffeine clearance. Factors that may modify the association between coffee intake and kidney disease remain unclear. Objective: To assess whether CYP1A2 genotype modifies the association between coffee intake and kidney dysfunction. Design, Setting, and Participants: The Hypertension and Ambulatory Recording Venetia Study (HARVEST) was a prospective cohort study of individuals with stage 1 hypertension in Italy; HARVEST began on April 1, 1990, and follow-up is ongoing. The current study used data from April 1, 1990, to June 30, 2006, with follow-up of approximately 10 years. Blood pressure and biochemical data were collected monthly during the first 3 months, then every 6 months thereafter. Data were analyzed from January 2019 to March 2019. Participants were screened and recruited from general practice clinics. The present study included 1180 untreated participants aged 18 to 45 years with stage 1 hypertension; those with nephropathy, diabetes, urinary tract infection, and cardiovascular disease were excluded. Exposures: Coffee intake and CYP1A2 genotype rs762551 were exposures analyzed over a median follow-up of 7.5 (IQR, 3.1-10.9) years. Main Outcomes and Measures: Albuminuria (defined as an albumin level of ≥30 mg/24 h) and hyperfiltration (defined as an estimated glomerular filtration rate of ≥150 mL/min/1.73 m2) were the primary outcomes as indicators of kidney dysfunction. Results: Among 1180 participants, genotyping, lifestyle questionnaires, and urine analysis data were obtained from 604 individuals (438 [72.5%] male) with a mean (SD) age of 33.3 (8.5) years and a mean (SD) body mass index (calculated as weight in kilograms divided by height in meters squared) of 25.4 (3.4). A total of 158 participants (26.2%) consumed less than 1 cup of coffee per day, 379 (62.7%) consumed 1 to 3 cups per day, and 67 (11.1%) consumed more than 3 cups per day. Genotype frequencies for rs762551 (260 participants [43.1%] with genotype AA, 247 participants [40.8%] with genotype AC, and 97 participants [16.1%] with genotype CC) did not differ between coffee intake categories. The level of risk of developing albuminuria, hyperfiltration, and hypertension, assessed by Cox regression and survival analyses, was not associated with coffee intake in the entire group or among fast metabolizers. The risks of albuminuria (adjusted hazard ratio [aHR], 2.74; 95% CI, 1.63-4.62; P < .001), hyperfiltration (aHR, 2.11; 95% CI, 1.17-3.80; P = .01), and hypertension (aHR, 2.81; 95% CI, 1.51-5.23; P = .001) increased significantly among slow metabolizers who consumed more than 3 cups per day. Conclusions and Relevance: In this study, the risks of albuminuria, hyperfiltration, and hypertension increased with heavy coffee intake only among those with the AC and CC genotypes of CYP1A2 at rs762551 associated with slow caffeine metabolism, suggesting that caffeine may play a role in the development of kidney disease in susceptible individuals.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,715
Score d'incertitude au seuil0,654

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,308
Écart entre enseignants0,274 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
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

Citations40
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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