Caffeine Consumption Contributes to Skin Intrinsic Fluorescence in Type 1 Diabetes
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: A variant (rs1495741) in the gene for the N-acetyltransferase 2 (NAT2) protein is associated with skin intrinsic fluorescence (SIF), a noninvasive measure of advanced glycation end products and other fluorophores in the skin. Because NAT2 is involved in caffeine metabolism, we aimed to determine whether caffeine consumption is associated with SIF and whether rs1495741 is associated with SIF independently of caffeine. MATERIALS AND METHODS: SIF was measured in 1,181 participants with type 1 diabetes from the Epidemiology of Diabetes Interventions and Complications study. Two measures of SIF were used: SIF1, using a 375-nm excitation light-emitting diode (LED), and SIF14 (456-nm LED). Food frequency questionnaires were used to estimate mean caffeine intake. To establish replication, we examined a second type 1 diabetes cohort. RESULTS: Higher caffeine intake was significantly associated with higher SIF1(LED 375 nm[0.6, 0.2]) (P=2×10(-32)) and SIF14L(ED 456 nm[0.4, 0.8]) (P=7×10(-31)) and accounted for 4% of the variance in each after adjusting for covariates. When analyzed together, caffeine intake and rs1495741 both remained highly significantly associated with SIF1(LED 375 nm[0.6, 0.2]) and SIF14(LED 456 nm[0.4, 0.8]). Mean caffeinated coffee intake was also positively associated with SIF1(LED 375 nm[0.6, 0.2]) (P=9×10(-12)) and SIF14(LED 456 nm[0.4, 0.8]) (P=4×10(-12)), but no association was observed for decaffeinated coffee intake. Finally, caffeine was also positively associated with SIF1(LED 375 nm[0.6, 0.2]) and SIF14(LED 456 nm[0.4, 0.8]) (P<0.0001) in the replication cohort. CONCLUSIONS: Caffeine contributes to SIF. The effect of rs1495741 on SIF appears to be partially independent of caffeine consumption. Because SIF and coffee intake are each associated with cardiovascular disease, our findings suggest that accounting for coffee and/or caffeine intake may improve risk prediction models for SIF and cardiovascular disease in individuals with diabetes.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 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.
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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 découle