Role of Ethnicity in Antipsychotic-Induced Weight Gain and Tardive Dyskinesia: Genes or Environment?
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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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».