MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4415826786 · doi:10.2196/72244

Association of Modifiable Lifestyle and Metabolic Factors With the Risk of Developing Sepsis: 2-Sample Mendelian Randomized Study

2025· article· en· W4415826786 sur OpenAlexvenueno aff
Haifeng Lv, Jing Liu, Yelin Cao, Weina Fan, Guojie Shen, Xiaoliang Wu, Kaijin Xu

Notice bibliographique

RevueInteractive Journal of Medical Research · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSepsis Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMendelian randomizationAssociation (psychology)Randomized controlled trialMetabolic syndromeWaistGenetic associationObesityRisk factor

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Sepsis is a life-threatening condition characterized by organ dysfunction resulting from dysregulated host response to infections. Approximately 48.9 million people worldwide are diagnosed with sepsis annually, leading to 11 million deaths and representing 19.7% of all global deaths. No specific, effective treatments for sepsis, which has a poor prognosis, are available. Objective: The study aimed to systematically explore the association between genetically predicted modifiable risk factors and sepsis. Methods: Univariable 2-sample Mendelian randomization (MR) analysis was performed to explore the association between 30 modifiable risk factors (12 lifestyle, 3 educational and psychological, and 15 metabolic factors) and sepsis. Heterogeneity was evaluated using the Cochran Q analysis. Sensitivity analyses were conducted using the MR-Egger regression intercept tests and leave-one-out analyses. Additionally, multivariable MR analyses were performed to adjust for genetic associations between the instruments and obesity. Results: Genetically predicted smoking (odds ratio [OR] 1.20, 95% CI 1.06-1.36; P=.005), a higher number of cigarettes smoked daily (OR 1.70, 95% CI 1.29-2.23; P<.001), a higher overall health rating (OR 2.19, 95% CI 1.61-2.98; P<.001), BMI (OR 1.50, 95% CI 1.38-1.63; P<.001), waist circumference (OR 1.70, 95% CI 1.53-1.89; P<.001), whole body fat mass (OR 1.50, 95% CI 1.37-1.64; P<.001), trunk fat mass (OR 1.48, 95% CI 1.36-1.62; P<.001), arm fat mass (OR 1.57, 95% CI 1.43-1.71; P<.001), and leg fat mass (OR 1.69, 95% CI 1.51-1.90; P<.001) were associated with increased sepsis risk. However, light physical activity (OR 0.26, 95% CI 0.08-0.83; P=.03), higher education attainment (OR 0.52, 95% CI 0.40-0.67; P<.001), and high-density lipoprotein cholesterol (OR 0.91, 95% CI 0.84-0.98; P=.02) exhibited protective effects against sepsis. Using a multivariate analysis of obesity traits, the waist circumference (OR 2.16, 95% CI 1.18-3.96; P=.01) was an independent risk factor of sepsis. Conclusions: Our study demonstrated that genetic predictors of lifestyle (smoking and physical activity), educational level, and metabolic factors (waist circumference and high-density lipoprotein cholesterol) exhibited a causal association with sepsis risk. Future research should further investigate the underlying mechanisms of these associations to inform more effective preventive strategies against sepsis.

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)0,021
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,025
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil0,111

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0210,025
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,005
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0030,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,088
Tête enseignante GPT0,459
Écart entre enseignants0,371 · 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'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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueInteractive Journal of Medical ResearchMême sujetSepsis Diagnosis and TreatmentTravaux en français237 207