Mediation of genetic susceptibility to obesity through eating behaviours in children
Notice bibliographique
Résumé
Summary Background/Objectives Few studies have examined the putative mediating role of eating behaviours linking genetic susceptibility and body weight. The goal of this study was to investigate the extent to which two polygenic scores (PGSs) for body mass index (BMI), based on child and adult data, predicted BMI through over‐eating and fussy eating across childhood. Subjects/Methods The study sample involved 692 participants from a birth cohort study. Height and weight were measured on six occasions between ages 6 and 13 years. Over‐eating and fussy eating behaviours were assessed five times between ages 2 and 6 years. Longitudinal growth curve mediation analysis was used to estimate the contributions of the PGSs to BMI z ‐scores mediated by over‐eating and fussy eating. Results Both PGSs predicted BMI z ‐scores (PGS child : β = 0.26, 95% CI: 0.19–0.33; PGS adult : β = 0.34, 95% CI: 0.27–0.41). Over‐eating significantly mediated these associations, but this mediation decreased over time from 6 years (PGS child : 18.0%, 95% CI: 3.1–32.9, p ‐value = 0.018; PGS adult : 14.2%, 95% CI: 2.8–25.5, p ‐value = 0.014) to 13 years (PGS child : 11.4%, 95% CI: −0.4‐23.1, p ‐value = 0.057; PGS adult : 6.2%, 95% CI: 0.4–12.0, p ‐value = 0.037). Fussy eating did not show any mediation. Conclusions Our results support the view that appetite is key to translating genetic susceptibility into changes in body weight.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».