A Systematic Review of the Effect of Gene–Lifestyle Interactions on Metabolic-Disease-Related Traits in South Asian Populations
Notice bibliographique
Résumé
CONTEXT: Recent data from the South Asian subregion have raised concern about the dramatic increase in the prevalence of metabolic diseases, which are influenced by genetic and lifestyle factors. OBJECTIVE: The aim of this systematic review was to summarize the contemporary evidence for the effect of gene-lifestyle interactions on metabolic outcomes in this population. DATA SOURCES: PubMed, Web of Science, and SCOPUS databases were searched up until March 2023 for observational and intervention studies investigating the interaction between genetic variants and lifestyle factors such as diet and physical activity on obesity and type 2 diabetes traits. DATA EXTRACTION: Of the 14 783 publications extracted, 15 were deemed eligible for inclusion in this study. Data extraction was carried out independently by 3 investigators. The quality of the included studies was assessed using the Appraisal Tool for Cross-Sectional Studies (AXIS), the Risk Of Bias In Non-randomized Studies-of Interventions (ROBINS-I), and the methodological quality score for nutrigenetics studies. DATA ANALYSIS: Using a narrative synthesis approach, the findings were presented in textual and tabular format. Together, studies from India (n = 8), Pakistan (n = 3), Sri Lanka (n = 1), and the South Asian diaspora in Singapore and Canada (n = 3) reported 543 gene-lifestyle interactions, of which 132 (∼24%) were statistically significant. These results were related to the effects of the interaction of genetic factors with physical inactivity, poor sleep habits, smoking, and dietary intake of carbohydrates, protein, and fat on the risk of metabolic disease in this population. CONCLUSIONS: The findings of this systematic review provide evidence of gene-lifestyle interactions impacting metabolic traits within the South Asian population. However, the lack of replication and correction for multiple testing and the small sample size of the included studies may limit the conclusiveness of the evidence. Note, this paper is part of the Nutrition Reviews Special Collection on Precision Nutrition. SYSTEMATIC REVIEW REGISTRATION: PROSPERO registration No. CRD42023402408.
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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 | 0,014 | 0,052 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,009 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».