Integration of observational and causal evidence for the association between adiposity and 17 gastrointestinal outcomes: An umbrella review and meta‐analysis
Notice bibliographique
Résumé
Summary We systematically reviewed observational and Mendelian randomization (MR) articles that evaluated the association between obesity and 17 gastrointestinal (GI) diseases to integrate causal and observational evidence. A total of 594 observational studies from 26 systematic reviews and meta‐analyses and nine MR articles were included. For every 5 kg/m 2 increase in body mass index (BMI), there was an increased risk of GI diseases ranging from 2% for rectal cancer (relative risk [RR]: 1.02, 95% confidence interval [CI]: 1.01 to 1.03) to 63% for gallbladder disease (RR: 1.63, 95% CI: 1.50 to 1.77). MR articles indicated that risks of developing GI diseases elevated with each 1 standard deviation increase in genetically predicted BMI, ranging from 11% for Crohn's disease to 189% for nonalcoholic fatty liver disease. Moreover, upper GI conditions were less susceptible, whereas hepatobiliary organs were more vulnerable to increased adiposity. Among the associations between obesity and the 17 GI conditions, causal relationships were inferred from only approximately half (10/17, 59%). This study reveals a substantial gap between observational and causal evidence, indicating that a combined approach is necessary to effectively inform public health policies and guide epidemiological research on obesity and GI diseases.
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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 | 0,031 | 0,100 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,012 | 0,014 |
| Bibliométrie | 0,012 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».