Genome-wide association study on chronic postsurgical pain in the UK Biobank
Notice bibliographique
Résumé
Background Chronic postsurgical pain (CPSP) persists beyond the expected healing period after surgery, imposing a substantial burden on overall patient well-being. Unfortunately, CPSP often remains underdiagnosed and undertreated. To better understand the mechanism of CPSP development, we aimed to identify genetic variants associated with CPSP. Methods A genome-wide association study was conducted in a cohort of 95,931 individuals from the UK Biobank who had undergone different surgical procedures. Three analyses were performed: (1) case–control analysis (2923 cases with CPSP and 93,008 controls), (2) ordinal analysis in three groups based on time of analgesics use ( n =95,931), and (3) a meta-analysis combining our dataset with a recent publication ( n =97,281). Results In the case–control analysis, one genetic locus within GLRA3 displayed a genome-wide significant ( P <2.5×10 −8 ) association with CPSP, and nine loci displayed suggestively significant associations ( P <1×10 −6 ). The ordinal analysis aligned with the case–control analysis, with an additional locus (rs140330443) reaching genome-wide significance. In the meta-analysis with the recently published dataset, the single nucleotide polymorphism (SNP) rs17298280 in the GLRA3 gene remained significant ( P =2.19×10 −9 ). Conclusions This study contributes new insights into the genetic factors associated with CPSP. The top hit GLRA3 is known for involvement in prostaglandin E2-induced pain processing pathways. Our study provides a foundation for future investigations into the function of these risk variants and the mechanisms underlying CPSP by offering summary statistics. However, further validation in other cohorts is required to confirm these findings.
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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 | 0,004 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».