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Enregistrement W1872612762 · doi:10.1093/ije/dyv136

New data and an old puzzle: the negative association between schizophrenia and rheumatoid arthritis

2015· article· en· W1872612762 sur OpenAlexaff
Sang Lee, Enda M. Byrne, Christina M. Hultman, Anna K. Kähler, Anna A. E. Vinkhuyzen, Stephan Ripke, Ole A. Andreassen, Thomas Frisell, Alexander Gusev, Xinli Hu, Robert Karlsson, Vasilis X Mantzioris, John J. McGrath, Divya Mehta, Eli A. Stahl, Qiongyi Zhao, Kenneth S. Kendler, Patrick F. Sullivan, Alkes L. Price, Michael O‘Donovan, Yukinori Okada, Bryan Mowry, Soumya Raychaudhuri, Naomi R. Wray, William Byerley, Wiepke Cahn, Rita M. Cantor, Sven Cichon, Paul Cormican, David Curtis, Srdjan Djurovic, Valentina Escott‐Price, Pablo V. Gejman, Lyudmila Georgieva, Ina Giegling, Thomas Folkmann Hansen, Andrés Ingason, Yunjung Kim, Bettina Konte, Andrew M. McIntosh, Andrew McQuillin, Derek W. Morris, Markus M. Nöthen, Colm Ó'Dúshláine, Ann Olincy, Line Olsen, Carlos N. Pato, Michele T. Pato, Ben Pickard, Daniëlle Posthuma, Henrik Berg Rasmussen, Marcella Rietschel, Dan Rujescu, Thomas G. Schulze, Jeremy M. Silverman, Srinivasa Thirumalai, Thomas Werge, Ingrid Agartz, Farooq Amin, Maria Helena Pinto de Azevedo, Nicholas Bass, Donald W. Black, Douglas Blackwood, Richard Bruggeman, Nancy G. Buccola, Khalid Choudhury, Robert Cloninger, Aiden Corvin, Nicholas Craddock, Mark J. Daly, Susmita Datta, Gary Donohoe, Jubao Duan, Frank Dudbridge, Ayman H. Fanous, Robert Freedman, Marion Friedl, Michael Gill, Hugh Gurling, Lieuwe de Haan, Marian L. Hamshere, Annette M. Hartmann, Peter Holmans, René S. Kahn, Matthew C. Keller, Elaine Kenny, George Kirov, Lydia Krabbendam, Robert Krasucki, Jacob Lawrence, Todd Lencz, Douglas F. Levinson, Jeffrey A. Lieberman, D. Y. Lin, Don Linszen, Patrik K. E. Magnusson, Wolfgang Maier, Anil K. Malhotra, Manuel Mattheisen, Morten Mattingsdal, Steven A. McCarroll, Helena Medeiros, Ingrid Melle, Vihra Milanova, Inez Myin‐Germeys, Benjamin M. Neale, Roel A. Ophoff, Michael J. Owen, Jonathan Pimm, Shaun Purcell, Vinay Puri, Digby Quested, Lizzy Rossin, Douglas M. Ruderfer, Alan R. Sanders, Jianxin Shi, Pamela Sklar, David St Clair, T. Scott Stroup, Jim van Os, Peter M. Visscher, Durk Wiersma, Stanley Zammit, S. Louis Bridges, Hyon K. Choi, Marieke J. H. Coenen, Niek de Vries, Philippe Dieud, Jeffrey D. Greenberg, T. Huizinga, Leonid Padyukov, Katherine Siminovitch, Paul P. Tak, Jane Worthington, Philip L. De Jager, Joshua C. Denny, Peter K. Gregersen, Lars Klareskog, Xavier Mariette, Robert M. Plenge, Piet L. C. M. van Riel

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Epidemiology · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenetic Associations and Epidemiology
Établissements canadiensToronto General HospitalLunenfeld-Tanenbaum Research InstituteUniversity of TorontoMount Sinai Hospital
Organismes subventionnairesNational Institute of Arthritis and Musculoskeletal and Skin DiseasesNational Human Genome Research InstituteNational Health and Medical Research CouncilWellcome TrustAustralian Research CouncilNational Institute of General Medical SciencesNational Institute of Mental HealthQueensland Brain InstituteMedical Research CouncilU.S. Public Health ServiceLundbeckfonden
Mots-clésRheumatoid arthritisSchizophrenia (object-oriented programming)Association (psychology)MedicineArthritisPsychiatryInternal medicinePsychologyPsychotherapist

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: A long-standing epidemiological puzzle is the reduced rate of rheumatoid arthritis (RA) in those with schizophrenia (SZ) and vice versa. Traditional epidemiological approaches to determine if this negative association is underpinned by genetic factors would test for reduced rates of one disorder in relatives of the other, but sufficiently powered data sets are difficult to achieve. The genomics era presents an alternative paradigm for investigating the genetic relationship between two uncommon disorders. METHODS: We use genome-wide common single nucleotide polymorphism (SNP) data from independently collected SZ and RA case-control cohorts to estimate the SNP correlation between the disorders. We test a genotype X environment (GxE) hypothesis for SZ with environment defined as winter- vs summer-born. RESULTS: We estimate a small but significant negative SNP-genetic correlation between SZ and RA (-0.046, s.e. 0.026, P = 0.036). The negative correlation was stronger for the SNP set attributed to coding or regulatory regions (-0.174, s.e. 0.071, P = 0.0075). Our analyses led us to hypothesize a gene-environment interaction for SZ in the form of immune challenge. We used month of birth as a proxy for environmental immune challenge and estimated the genetic correlation between winter-born and non-winter born SZ to be significantly less than 1 for coding/regulatory region SNPs (0.56, s.e. 0.14, P = 0.00090). CONCLUSIONS: Our results are consistent with epidemiological observations of a negative relationship between SZ and RA reflecting, at least in part, genetic factors. Results of the month of birth analysis are consistent with pleiotropic effects of genetic variants dependent on environmental context.

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)0,029
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,095
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,029
Score d'incertitude au seuil0,156

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0290,095
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0020,009
Communication savante0,0040,008
Science ouverte0,0030,003
Intégrité de la recherche0,0040,008
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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 Opus0,055
Tête enseignante GPT0,350
Écart entre enseignants0,296 · 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

Citations63
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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