Polygenic and Socioeconomic Contributions to Nicotine Use and Cardiometabolic Health in Early Mid-Life
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Early mid-life is marked by accumulating risks for cardiometabolic illness linked to health-risk behaviors like nicotine use. Identifying polygenic indices (PGI) has enriched scientific understanding of the cumulative genetic contributions to behavioral and cardiometabolic health, though few studies have assessed these associations alongside socioeconomic (SES) and lifestyle factors. AIMS AND METHODS: Drawing on data from 2337 individuals from the United States participating in the National Longitudinal Study of Adolescent to Adult Health, the current study assesses the fraction of variance in five related outcomes-use of conventional and electronic cigarettes, body mass index (BMI), waist circumference, and glycosylated hemoglobin (A1c)-explained by PGI, SES, and lifestyle. RESULTS: Regression models on African ancestry (AA) and European ancestry (EA) subsamples reveal that the fraction of variance explained by PGI ranges across outcomes. While adjusting for sex and age, PGI explained 3.5%, 2.2%, and 0% in the AA subsample of variability in BMI, waist circumference, and A1c, respectively (in the EA subsample these figures were 7.7%, 9.4%, and 1.3%). The proportion of variance explained by PGI in nicotine-use outcomes is also variable. Results further indicate that PGI and SES are generally complementary, accounting for more variance in the outcomes when modeled together versus separately. CONCLUSIONS: PGI are gaining attention in population health surveillance, but polygenic variability might not align clearly with health differences in populations or surpass SES as a fundamental cause of health disparities. We discuss future steps in integrating PGI and SES to refine population health prediction rules. IMPLICATIONS: Study findings point to the complementary relationship of PGI and socioeconomic indicators in explaining population variance in nicotine outcomes and cardiometabolic wellness. Population health surveillance and prediction rules would benefit from the combination of information from both polygenic and socioeconomic risks. Additionally, the risk for electronic cigarette use among users of conventional cigarettes may have a genetic component tied to the cumulative genetic propensity for heavy smoking. Further research on PGI for vaping is needed.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».