Association between schizophrenia polygenic score and psychotic symptoms in Alzheimer’s disease: meta-analysis of 11 cohort studies
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Psychosis (delusions and hallucinations) is common in Alzheimer’s disease (AD) and associated with worse clinical outcomes including accelerated cognitive decline and shorter time to nursing home admission. Atypical antipsychotics have limited efficacy which, along with emerging genomic research, suggests some overlapping mechanisms with other disorders characterized by psychosis, like schizophrenia. In this study, we tested whether polygenic risk score (PRS) for schizophrenia was associated with psychotic symptoms in AD. Methods Schizophrenia PRS was calculated using Psychiatric Genomics Consortium data at 10 GWAS p-value thresholds ( P T ) in 3,173 AD cases from 11 cohort studies. Association between PRS and AD psychosis status was tested by logistic regression in each cohort individually and the results meta-analyzed. Results The schizophrenia PRS was associated with psychosis in AD at an optimum P T of The strongest association was for delusions where a one standard deviation increase in PRS was associated with a 1.17-fold increased risk (95% CI: 1.07-1.3; p=0.001). Conclusion These new findings point towards psychosis in AD – and particularly delusions – sharing some genetic liability with schizophrenia, and support a transdiagnostic view of psychotic symptoms across the lifespan.
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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 | 0,015 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,033 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| 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 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 ».