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Enregistrement W4327520342 · doi:10.7554/elife.84051.sa2

Author response: Smoking, alcohol consumption, and 24 gastrointestinal diseases: Mendelian randomization analysis

2022· peer-review· en· W4327520342 sur OpenAlexaff
Shuai Yuan, Jie Chen, Xixian Ruan, Yuhao Sun, Ke Zhang, Xiaoyan Wang, Xue Li, Dipender Gill, Stephen Burgess, Edward L. Giovannucci, Susanna C. Larsson

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepeer-review
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAlcohol Consumption and Health Effects
Établissements canadiensCentre for Global Health Research
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMendelian randomizationAlcohol consumptionMendelian inheritanceConsumption (sociology)RandomizationMedicineAlcoholEnvironmental healthGeneticsBiologyInternal medicineRandomized controlled trialGeneSociologyBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

People who smoke cigarettes or drink large amounts of alcohol are more likely to develop disorders with their digestive system. But it is difficult to prove that heavy drinking or smoking is the primary cause of these gastrointestinal diseases. For example, it is possible that having a digestive disorder makes people more likely to take up these habits to reduce pain or discomfort caused by the illness (an effect known as reverse causation). The association may also be the result of confounding factors, such as age or diet, which contribute to digestive problems as well as the health outcomes of smoking and drinking. Additionally, many people who smoke also drink alcohol and vice versa, making it challenging to determine if one or both behaviors contribute to the disease. One solution is to employ Mendelian randomization which uses genetics to determine if two variables are linked. Using this statistical approach, Yuan, Chen, Ruan et al. investigated if people who display genetic variants that predispose someone to becoming a smoker or drinker are at greater risk of developing certain digestive disorders. This reduces the possibility of confounding and reverse causation, as any association between genetic variants will have been present since birth, and will have not been impacted by external factors. Yuan, Chen, Ruan et al. used data from two studies that had collected the genetic and health information of thousands of people living in the United Kingdom or Finland. The analyses revealed that genetic variants associated with cigarette smoking increase the risk of 20 of the 24 gastrointestinal diseases investigated. This risk persisted for most of the disorders, even after adjusting for genes linked with alcohol consumption. Further analysis showed that genetic variants linked to heavy drinking increase the risk of duodenal ulcer, alcoholic liver disease, cirrhosis, and chronic pancreatitis. However, accounting for smoking-linked genes eliminated the relationship with duodenal ulcer. These findings suggest that smoking has detrimental effects on gastrointestinal health. Reducing the number of people who start smoking or encouraging smokers to quit may help prevent digestive diseases. Even though there were fewer associations between heavy alcohol consumption and gastrointestinal illness, further studies are needed to investigate this relationship in more depth.

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)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,160
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,149
Score d'incertitude au seuil0,498

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,160
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0090,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,1490,043

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 Opus0,123
Tête enseignante GPT0,426
Écart entre enseignants0,303 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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