Association of Past Smoking Status With Gout in Māori People in Aotearoa New Zealand
Notice bibliographique
Résumé
Objective Evidence for an association of smoking with gout is conflicting. We assessed associations of current and past smoking with gout in an Aotearoa New Zealand (NZ) population. Methods Multivariable logistic regression analysis was performed on cross-sectional data from participants of NZ Māori (from 2 studies: Genetics of Gout in Aotearoa [GGA] study of 293 participants with gout and 431 without; and Ngāti Porou Hauora [NPH] study of 111 participants with gout and 42 without), Pacific people (257 participants with gout and 357 without), and European (694 participants with gout and 688 without) ancestry. Results Current smoking was not associated with gout in NZ Māori (GGA: adjusted odds ratio [aOR] 1.54,P= 0.13; NPH: aOR 3.02,P= 0.10), Pacific people (aOR 0.64,P= 0.21), or European (aOR 0.92,P= 0.80) cohorts. Ex-smoker status was associated with higher gout prevalence in Māori cohorts (GGA: aOR 1.71,P= 0.02; NPH: aOR 7.95,P< 0.001), but not in Pacific people (aOR 1.10,P= 0.69) or European (aOR 1.18,P= 0.22) cohorts. Associations were independent of age, sex, BMI, alcohol intake, kidney function, hypertension, diabetes, physical activity, sugary drink consumption, education, and employment. No association of smoker status with serum urate concentrations was observed in participants without gout. Conclusion Ex-smoker status was associated with higher gout prevalence in people of NZ Māori ancestry. No association of current smoking with gout was observed across ancestral groups, raising uncertainties about the relevance of an association specific to ex-smokers.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».