Genetic risk of suicidal behavior in bipolar spectrum disorder: analysis of 737 pedigrees
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Suicide is a significant cause of mortality in patients with major affective disorders (MAD), and suicidal behavior and MAD co-aggregate in families. However, the transmission of suicidal behavior is partially independent from that of MAD. We analyzed the lifetime prevalence of completed and attempted suicides in a large sample of families with bipolar disorder (BD), its relation to family history of MAD and BD, and the contribution of clinical and treatment factors to the risk of suicidal behavior. METHODS: We studied 737 families of probands with MAD with 4919 first-degree relatives (818 affected, 3948 unaffected, and 153 subjects with no information available). Lifetime psychiatric diagnoses and suicidal behavior in first-degree relatives were assessed using semi-structured interviews, family history methods, and reviews of clinical records. Cox proportional hazard and logistic regression models were used to investigate the role of clinical covariates in the risk of suicidal behavior, and in the prevalence of MAD and BD. RESULTS: The estimated lifetime prevalence of suicidal behavior (attempted and completed suicides) in 737 probands was 38.4 ± 3.0%. Lithium treatment decreased suicide risk in probands (p = 0.007). In first-degree relatives, a family history of suicidal behavior contributed significantly to the joint risk of MAD and suicidal behavior (p = 0.0006). CONCLUSIONS: The liability to suicidal behavior is influenced by genetic factors (particularly family history of suicidal behavior and MAD). Even in the presence of high genetic risk for suicidal behavior, lithium treatment decreases suicide rates significantly.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| 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) | 0,003 | 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 tête enseignante, 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 ».