Identifying schizophrenia patients who carry pathogenic genetic copy number variants using standard clinical assessment: retrospective cohort study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Copy number variants (CNVs) play a significant role in disease pathogenesis in a small subset of individuals with schizophrenia (~2.5%). Chromosomal microarray testing is a first-tier genetic test for many neurodevelopmental disorders. Similar testing could be useful in schizophrenia. AIMS: To determine whether clinically identifiable phenotypic features could be used to successfully model schizophrenia-associated (SCZ-associated) CNV carrier status in a large schizophrenia cohort. METHOD: Logistic regression and receiver operating characteristic (ROC) curves tested the accuracy of readily identifiable phenotypic features in modelling SCZ-associated CNV status in a discovery data-set of 1215 individuals with psychosis. A replication analysis was undertaken in a second psychosis data-set (n = 479). RESULTS: In the discovery cohort, specific learning disorder (OR = 8.12; 95% CI 1.16-34.88, P = 0.012), developmental delay (OR = 5.19; 95% CI 1.58-14.76, P = 0.003) and comorbid neurodevelopmental disorder (OR = 5.87; 95% CI 1.28-19.69, P = 0.009) were significant independent variables in modelling positive carrier status for a SCZ-associated CNV, with an area under the ROC (AUROC) of 74.2% (95% CI 61.9-86.4%). A model constructed from the discovery cohort including developmental delay and comorbid neurodevelopmental disorder variables resulted in an AUROC of 83% (95% CI 52.0-100.0%) for the replication cohort. CONCLUSIONS: These findings suggest that careful clinical history taking to document specific neurodevelopmental features may be informative in screening for individuals with schizophrenia who are at higher risk of carrying known SCZ-associated CNVs. Identification of genomic disorders in these individuals is likely to have clinical benefits similar to those demonstrated for other neurodevelopmental disorders.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».