Intellectual disability and other neuropsychiatric outcomes in high-risk children of mothers with schizophrenia, bipolar disorder and unipolar major depression
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Recent evidence points to partially shared genetics of neuropsychiatric disorders. AIMS: We examined risk of intellectual disability and other neuropsychiatric outcomes in 3174 children of mothers with schizophrenia, bipolar disorder or unipolar major depression compared with 3129 children of unaffected mothers. METHOD: We used record linkage across Western Australian population-based registers. The contribution of obstetric factors to risk of intellectual disability was assessed. RESULTS: Children were at significantly increased risk of intellectual disability with odds ratios (ORs) of 3.2 (95% CI 1.8-5.7), 3.1 (95% CI 1.9-4.9) and 2.9 (95% CI 1.8-4.7) in the maternal schizophrenia, bipolar disorder and unipolar depression groups respectively. Multivariate analysis suggests familial and obstetric factors may contribute independently to the risk. Although summated labour/delivery complications (OR = 1.4, 95% CI 1.0-2.0) just failed to reach significance, neonatal encephalopathy (OR = 7.7, 95% CI 3.0-20.2) and fetal distress (OR = 1.8, 95% CI 1.1-2.7) were independent significant predictors. Rates of rare syndromes in children of mothers with mental disorder were well above population rates. Risk of pervasive developmental disorders, including autism, was significantly elevated for children of mothers with bipolar disorder. Risk of epilepsy was doubled for children of mothers with unipolar depression. CONCLUSIONS: Our findings provide epidemiological support for clustering of neuropsychiatric disorders. Further larger epidemiological studies are warranted.
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 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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».