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Enregistrement W4403311672 · doi:10.1016/j.tjnut.2024.10.014

Interactions between Polygenic Risk of Obesity and Dietary Factors on Anthropometric Outcomes: A Systematic Review and Meta-Analysis of Observational Studies

2024· review· en· W4403311672 sur OpenAlexafffund
Hannah Yang Han, Guiomar Masip, Tongzhu Meng, Daiva E. Nielsen

Notice bibliographique

RevueJournal of Nutrition · 2024
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNutritional Studies and Diet
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesFonds de recherche du Québec – Nature et technologiesFonds de Recherche du Québec - SantéInstitut sur la Nutrition et les Aliments FonctionnelsFonds Québécois de la Recherche sur la Nature et les Technologies
Mots-clésObservational studyAnthropometryMedicineObesityMeta-analysisPolygenic risk scoreEnvironmental healthInternal medicineBiologyGeneticsGenotypeGeneSingle-nucleotide polymorphism

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Diet is an important determinant of health and may moderate genetic susceptibility to obesity, but meta-analyses of available evidence are lacking. OBJECTIVES: This study aimed to systematically review and meta-analyze evidence on the moderating effect of diet on genetic susceptibility to obesity, assessed with polygenic risk scores (PRS). METHODS: A systematic search was conducted using MEDLINE, EMBASE, Web of Science, and the Cochrane Library to retrieve observational studies that examined PRS-diet interactions on obesity-related outcomes. Dietary exposures of interest included diet quality/dietary patterns and consumption of specific food and beverage groups. Random-effects meta-analyses were performed for pooled PRS- healthy eating index (HEI) interaction coefficients on body mass index (BMI) (on the basis of data from 4 cohort studies) and waist circumference (WC) (on the basis of data from 3 cohort studies). RESULTS: Out of 36 retrieved studies, 78% were conducted among European samples. Twelve out of 21 articles examining dietary indices/patterns, and 16 out of 21 articles examining food/beverage groups observed some significant PRS-diet interactions. However, within many articles, findings are inconsistent when testing different combinations of obesity PRS-dietary factors and outcomes. Nevertheless, higher HEI scores and adherence to plant-based dietary patterns emerged as the more prominent diet quality/patterns that moderated genetic susceptibility to obesity, whereas higher consumption of fruits and vegetables, and lower consumption of fried foods and sugar-sweetened beverages emerged as individual food/beverage moderators. Results from the meta-analysis suggest that a higher HEI attenuates genetic susceptibility on BMI (pooled PRS∗HEI coefficient: -0.08; 95% confidence interval (CI): -0.15, 0.00; P = 0.0392) and WC (-0.37; 95% CI: -0.60, -0.15; P = 0.0013). CONCLUSIONS: Current observational evidence suggests a moderating role of overall diet quality in polygenic risk of obesity. Future research should aim to identify genetic loci that interact with dietary exposures on anthropometric outcomes and conduct analyses among diverse ethnic groups. TRIAL REGISTRATION NUMBER: This study was registered at the International Prospective Register of Systematic Reviews as CRD42022312289.

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)0,022
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,053
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,118

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0220,053
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0170,040
Bibliométrie0,0100,011
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,408
Tête enseignante GPT0,480
Écart entre enseignants0,072 · 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'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations14
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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