A meta-analysis of gene (5-HTT) × environment interactions in eating pathology using secondary data analyses
Notice bibliographique
Résumé
Background Gene × environment (G × E) interactions in eating pathology have been increasingly investigated, however studies have been limited by sample size due to the difficulty of obtaining genetic data. Objective To synthesize existing G × E research in the eating disorders (ED) field and provide a clear picture of the current state of knowledge with analyses of larger samples. Method Complete data from seven studies investigating community (n = 1750, 64.5% female) and clinical (n = 426, 100% female) populations, identified via systematic review, were included. Data were combined to perform five analyses: 5-HTTLPR × Traumatic Life Events (0–17 events) to predict ED status (n = 909), 5-HTTLPR × Sexual and Physical Abuse (n = 1097) to predict bulimic symptoms, 5-HTLPR × Depression to predict bulimic symptoms (n = 1256), and 5-HTTLPR × Impulsivity to predict disordered eating (n = 1149). Results The low function (s) allele of 5-HTTLPR interacted with number of traumatic life events (P < .01) and sexual and physical abuse (P < .05) to predict increased likelihood of an ED in females but not males (Fig. 1). No other G × E interactions were significant, possibly due to the medium to low compatibility between datasets (Fig. 1). Conclusion Early promising results suggest that increased knowledge of G × E interactions could be achieved if studies increased uniformity of measuring ED and environmental variables, allowing for continued collaboration to overcome the restrictions of obtaining genetic samples. Disclosure of interest The authors have not supplied their declaration of competing interest.
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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 | 0,028 | 0,048 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,013 | 0,063 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».