Does urbanicity modify the relationship between a polygenic risk score for depression and mental health symptoms? Cross-sectional evidence from the observational HUNT Study in Norway
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Research suggests that genetic predisposition for common mental disorders may be moderated by the environment. This study examines whether a polygenic risk score (PRS) for depression is moderated by the level of residential area urbanicity using five symptoms of poor mental health as outcomes. METHODS: The study sample consisted of 41 198 participants from the 2006-2008 wave of the Norwegian HUNT study. We created a weighted PRS for depression based on 99 variants identified in a recent genome -wide association study. Participants were classified into urban or rural place of residence based on wards that correspond to neighbourhoods. Mixed effects logistic regression models with participants nested in 477 neighbourhoods were specified. RESULTS: A SD increase in PRS for depression was associated with a small but statistically significant increase in the odds of anxiety, comorbid anxiety and depression and mental distress. Associations for depression were weaker and not statistically significant. Compared with urban residents, rural resident had higher odds for reporting poor mental health. Genetic propensity for depression was higher for residents of urban than rural areas, suggesting gene-environment correlation. There was no sign of effect modification between genetic propensity and urbanicity for depression, anxiety, comorbid anxiety and depression, or mental distress. CONCLUSION: The PRS predicted small but significant odds of anxiety, comorbid anxiety and depression and mental distress, but we found no support for a differential effect of genetic propensity in urban and rural neighbourhoods for any of the outcomes.
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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 | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».