为了解开教育程度与慢性牙周炎之间的因果谜团,研究人员采用了孟德尔随机化(Mendelian Randomization,MR)的研究方法。这种方法利用基因变异作为工具变量,能有效减少混杂因素和反向因果关系带来的偏差,从而更可靠地评估因果效应。研究人员从多个公开数据库获取数据,如从社会科学遗传协会联盟(Social Science Genetic Association Consortium,SSGAC)获取教育程度相关的基因数据,从 FinnGen 联盟获取慢性牙周炎的数据等。同时,严格筛选满足关键假设的单核苷酸多态性(Single Nucleotide Polymorphisms,SNPs)作为工具变量,并进行数据协调,以确保研究结果的准确性。
在研究过程中,研究人员进行了多方面的分析。首先是单变量孟德尔随机化分析,评估 BMI、吸烟、饮酒、家庭收入、重度抑郁和 EA 对慢性牙周炎的影响,之后又通过多变量孟德尔随机化(Multivariable MR,MVMR)来明确 EA 对慢性牙周炎的精确直接影响,最后进行两步 MR 分析以确定中介变量的作用。
研究结果显示,基因预测的教育程度对慢性牙周炎有显著的保护作用,较高的教育程度与较低的慢性牙周炎风险相关(OR:0.72;95% 置信区间(Confidence Interval,CI),0.63 - 0.82;P<0.001)。在中介因素方面,研究发现 EA 对 BMI、吸烟频率、家庭收入、饮酒量和患重度抑郁的风险都有显著影响。具体来说,较高的 EA 与较低的 BMI、较少的吸烟频率、较高的家庭收入、适度增加的饮酒量以及较低的重度抑郁风险相关。同时,这些中介因素也与慢性牙周炎存在关联。例如,较高的 BMI、较多的每日吸烟量、较低的家庭收入、较多的饮酒量以及患有重度抑郁都与较高的慢性牙周炎风险相关。进一步的中介分析表明,BMI、吸烟、家庭收入、饮酒和重度抑郁在 EA 对慢性牙周炎的影响中都起到了中介作用,它们分别解释了 EA 对慢性牙周炎总效应的 12.9%、30.7%、89.9%、9.7% 和 16.4% 。