Role of Ethnicity in Antipsychotic-Induced Weight Gain and Tardive Dyskinesia: Genes or Environment?
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
AIM: This study explored the role of self-reported ethnicity and genetic ancestry on antipsychotic (AP)-induced weight gain and tardive dyskinesia (TD) in schizophrenia. PATIENTS & METHODS: Ethnicity was determined by self-report as well as Structure analysis of 190 SNPs selected from HapMap3, genotyped using a customized Illumina BeadChip. Age, gender, baseline weight and AP response using Brief Psychiatric Rating Scale were assessed. Multivariate regression models for AP-induced weight gain and TD, based on the Abnormal Involuntary Movement Scale were constructed. RESULTS: African-American ethnicity (self-report, p = 0.021 and Structure analysis, p = 0.042) predicted AP-induced weight gain but not TD (self-report, p = 0.408 and Structure analysis, p = 0.714). CONCLUSION: Self-reported African-American ethnicity seemed to better predict AP-induced weight gain in schizophrenia compared with genetic ancestry, suggesting a possible role of environmental in addition to genetic factors. Future larger studies are needed to clarify specific gene-environment mechanisms mediating the effect of ethnicity on AP-induced weight gain.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
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