MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W6977067355 · doi:10.60692/ws6qz-7gg35

The MC4R p.Ile269Asn mutation confers a high risk for type 2 diabetes in the Mexican population via obesity dependent and independent effects

2021· article· en· W6977067355 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueGreater South Information System · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAdipose Tissue and Metabolism
Établissements canadiensMcMaster UniversityImpact
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésType 2 diabetesMutationObesityConfidence intervalPopulationDiabetes mellitusBody mass indexAnthropometry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We investigated the association between the loss-of-function mutation MC4R p.Ile269Asn and T2D risk in the Mexican population. We enrolled 6929 adults [3175 T2D cases and 3754 normal glucose tolerant (NGT) controls] and 994 NGT children in the study. Anthropometric data and T2D-related quantitative traits were studied in 994 NGT children and 3754 NGT adults. The MC4R p.Ile269Asn mutation was genotyped using TaqMan. The MC4R p.Ile269Asn mutation was associated with T2D [OR = 2.00, 95% confidence interval (CI) 1.35-2.97, p = 0.00057] in Mexican adults. Additional adjustment for body-mass index (BMI) attenuated but did not remove the association (OR = 1.70, 95% CI 1.13-2.56, p = 0.011). The MC4R p.Ile269Asn mutation was associated with T2D (OR = 1.88, 95% CI 1.14-3.08, p = 0.013) in a subset of 1269 T2D cases and 1269 NGT controls matched for sex, age, and BMI. A mediation analysis estimated that BMI accounts for 22.7% of the association between MC4R p.Ile269Asn mutation and T2D risk (p = 4.55 × 10-6). An association was observed between the MC4R p.Ile269Asn mutation and BMI in NGT children and adults (children: beta = 3.731 ± 0.958, p = 0.0001; adults: beta = 2.269 ± 0.536, p = 2.3 × 10-5). In contrast, the mutation was not associated with T2D-related quantitative traits. We demonstrate that the MC4R p.Ile269Asn mutation predisposes to T2D via obesity-dependent and independent effects in the Mexican population.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 GPT0,236
Écart entre enseignants0,219 · 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
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueGreater South Information System→Même sujetAdipose Tissue and Metabolism→Travaux en français237 207→