Genetic variation in dopamine neurotransmission and motor development of infants born extremely‐low‐birthweight
Notice bibliographique
Résumé
AIM: To determine if genetic variation associated with decreased dopamine neurotransmission predicts a decrease in motor development in a convenience cohort study of infants born extremely-low-birthweight (ELBW). METHOD: Four hundred and ninety-eight infants born ELBW had genome-wide genotyping and a neurodevelopmental evaluation at 18 to 22 months of age, corrected for preterm birth. A polygenic risk score (PRS) was created to combine into one predictor variable the hypothesized influences on motor development of alleles at seven independent single nucleotide polymorphisms previously associated with relative decreases in both dopamine neurotransmission and motor learning, by summing the number of alleles present in each infant (range=0-14). The motor development outcome was the Psychomotor Development Index (PDI) of the Bayley Scales of Infant Development, Second Edition. The linear regression models were adjusted for seven clinical and four genetic ancestry covariates. The mean PRS of infants with cerebral palsy (CP) was compared to those without CP. RESULTS: PRS was inversely related to PDI (p=0.011). Each 1-point increase in PRS resulted in an average decrease in PDI of 1.37 points. Patients with CP did not have a greater mean PRS than those without (p=0.67), both with and without adjustment for covariates. INTERPRETATION: Genetic variation that favors a decrease in dopamine neurotransmission predisposes to a decrease in motor development in infants born ELBW, but not to the diagnosis of CP. WHAT THIS PAPER ADDS: Genetic variation in dopamine neurotransmission was associated with a decrease in motor development in infants born at an extremely-low-birthweight. It does not predispose to the diagnosis of cerebral palsy.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».