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Enregistrement W2781909808 · doi:10.1016/j.cct.2018.09.015

The Anorexia Nervosa Genetics Initiative (ANGI): Overview and methods

2018· article· en· W2781909808 sur OpenAlexafffund
Laura M. Thornton, Melissa A. Munn‐Chernoff, Jessica H. Baker, Anders Juréus, Richard Parker, Anjali K. Henders, Janne Tidselbak Larsen, Liselotte Petersen, Hunna J. Watson, Zeynep Yılmaz, Katherine M. Kirk, Scott D. Gordon, Virpi Leppä, Felicity C. Martin, David C. Whiteman, Catherine M. Olsen, Thomas Werge, Nancy L. Pedersen, Walter H. Kaye, Andrew W. Bergen, Katherine A. Halmi, Michael Strober, Allan S. Kaplan, D. Blake Woodside, James E. Mitchell, Craig L. Johnson, Harry Brandt, Steven Crawford, L. John Horwood, Joseph M. Boden, John F. Pearson, Laramie E. Duncan, Jakob Grove, Manuel Mattheisen, Jennifer Jordan, Martin A. Kennedy, Andreas Birgegård, Paul Lichtenstein, Claes Norring, Tracey Wade, Grant W. Montgomery, Nicholas G. Martin, Mikael Landén, Preben Bo Mortensen, Patrick F. Sullivan, Cynthia M. Bulik

Notice bibliographique

RevueContemporary Clinical Trials · 2018
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueEating Disorders and Behaviors
Établissements canadiensToronto General HospitalCanada Research ChairsUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNational Institute on Alcohol Abuse and AlcoholismNational Health and Medical Research CouncilMedical Research CouncilIntelligence Community Postdoctoral Research Fellowship ProgramWestern Sydney UniversityVetenskapsrådetAFA FörsäkringKarolinska InstitutetUniversity of AucklandLundbeckfondenMinistry of Health, British ColumbiaFlinders UniversityUniversity of MelbourneUniversity of CaliforniaNational Institutes of HealthCurtin University of TechnologyLouis and Harold Price FoundationHealth ResearchAcademy for Eating DisordersUniversity of SydneyTorsten Söderbergs StiftelseNational Institute of Mental HealthStockholms Läns LandstingAarhus UniversitetH. Lundbeck A/SStiftelsen för Strategisk ForskningUniversity of OtagoKlarman Family Foundation
Mots-clésMedicineAnorexia nervosaEating disordersPopulationPsychiatryClinical psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Genetic factors contribute to anorexia nervosa (AN); and the first genome-wide significant locus has been identified. We describe methods and procedures for the Anorexia Nervosa Genetics Initiative (ANGI), an international collaboration designed to rapidly recruit 13,000 individuals with AN and ancestrally matched controls. We present sample characteristics and the utility of an online eating disorder diagnostic questionnaire suitable for large-scale genetic and population research. METHODS: ANGI recruited from the United States (US), Australia/New Zealand (ANZ), Sweden (SE), and Denmark (DK). Recruitment was via national registers (SE, DK); treatment centers (US, ANZ, SE, DK); and social and traditional media (US, ANZ, SE). All cases had a lifetime AN diagnosis based on DSM-IV or ICD-10 criteria (excluding amenorrhea). Recruited controls had no lifetime history of disordered eating behaviors. To assess the positive and negative predictive validity of the online eating disorder questionnaire (ED100K-v1), 109 women also completed the Structured Clinical Interview for DSM-IV (SCID), Module H. RESULTS: Blood samples and clinical information were collected from 13,363 individuals with lifetime AN and from controls. Online diagnostic phenotyping was effective and efficient; the validity of the questionnaire was acceptable. CONCLUSIONS: Our multi-pronged recruitment approach was highly effective for rapid recruitment and can be used as a model for efforts by other groups. High online presence of individuals with AN rendered the Internet/social media a remarkably effective recruitment tool in some countries. ANGI has substantially augmented Psychiatric Genomics Consortium AN sample collection. ANGI is a registered clinical trial: clinicaltrials.govNCT01916538; https://clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT01916538?cond=Anorexia+Nervosa&draw=1&rank=3.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,020
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,104

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0200,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0090,008
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0030,005
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0130,004

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.

Tête enseignante Opus0,638
Tête enseignante GPT0,621
Écart entre enseignants0,017 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations130
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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