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Enregistrement W4411537937 · doi:10.1167/iovs.66.6.66

The Association of Muscle-Related Factors With Glaucoma and Related Traits in a Large United Kingdom Population

2025· article· en· W4411537937 sur OpenAlexaff
Kian Madjedi, Kelsey V. Stuart, Grace Yin, Robert Luben, Zihan Sun, Mahantesh I. Biradar, Rui Hu, Paul J. Foster, Peng T. Khaw, Katharina Bell, Jonathan G. Crowston

Notice bibliographique

RevueInvestigative Ophthalmology & Visual Science · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGlaucoma and retinal disorders
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesMoorfields Eye Hospital NHS Foundation TrustMoorfields Eye CharityLister Institute of Preventive MedicineUniversity College LondonSantenNational Institute for Health and Care ResearchMedical Research CouncilSanofiAllerganUK Research and InnovationPfizer
Mots-clésAssociation (psychology)GlaucomaOptometryOphthalmologyMedicineDemographyPsychologySociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose: The purpose of this study was to investigate the hypothesis that muscle-related factors influence glaucoma risk, we examined the association of grip strength (GS), thigh muscle volume (TMV), and walking pace (WP) with glaucoma and its related traits. Methods: We included UK Biobank participants with data on IOP (N = 114,284), optical coherence tomography (OCT) macular inner retinal layer thickness measures (N = 44,141) and glaucoma status (N = 105,556; 2006-2010). Linear regression was used to evaluate multivariable-adjusted associations of GS, TMV, and WP with IOP and macular inner retinal OCT parameters, and logistic regression was used to evaluate associations with glaucoma status. We additionally examined gene-GS interactions with each outcome using a polygenic risk score (PRS) that combined the effects of 2673 genetic variants associated with glaucoma. Results: After adjustment for key anthropometric, lifestyle, and medical covariables, we found each additional standard deviation (SD) increase in GS (8.6 kg in men and 6.1 kg in women) was associated with thicker macular retinal nerve fiber layer (mRNFL) by 0.08 µm (P = 0.013) and 0.07 µm (P = 0.010) in men and women, respectively; thicker macular ganglion cell-inner plexiform layer (mGCIPL) by 0.12 µm (P = 0.003) and 0.17 µm (P < 0.001); higher IOP by 0.15 millimeters of mercury (mm Hg; P < 0.001) and 0.16 mm Hg (P < 0.001) and lower odds of glaucoma (odds ratio [OR] = 0.83, P < 0.001) in men only. The association with glaucoma was replicated in the independent EPIC-Norfolk cohort. Faster WP and greater TMV were also associated with lower odds of glaucoma in men only (P = 0.004 and P = 0.017, respectively). Stronger GS-IOP associations were observed in participants with a higher level of genetic risk for glaucoma (Pinteraction < 0.001). Conclusions: In this cross-sectional and gene-environment interaction study, factors relating to muscle strength, mass, and function were consistently associated with higher IOP, thicker inner retinal OCT measures in both sexes, and lower odds of glaucoma in men.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,041
Score d'incertitude au seuil0,536

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,003
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,311
Écart entre enseignants0,293 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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