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Enregistrement W3083214683 · doi:10.1111/acer.14450

Influence of Comorbid Psychiatric Disorders on the Risk of Development of Alcohol Dependence by Genetic Variations of <i>ALDH2</i> and <i>ADH1B</i>

2020· article· en· W3083214683 sur OpenAlexaff
Mitsuru Itoh, Tomoko Yonemoto, Fumihiko Ueno, Chie Iwahara, Yosuke Yumoto, Hideki Nakayama, Hitoshi Maesato, Mitsuru Kimura, Sachio Matsushita

Notice bibliographique

RevueAlcoholism Clinical and Experimental Research · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAlcohol Consumption and Health Effects
Établissements canadiensCentre for Addiction and Mental Health
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésADH1BALDH2PsychiatryAlcohol use disorderMedicineAntisocial personality disorderClinical psychologyAlcohol dependenceAttention deficit hyperactivity disorderPsychologyAlcoholGenotypePoison controlEnvironmental healthInjury preventionGeneticsBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Inactive aldehyde dehydrogenase-2 (ALDH2) is a well-known deterrent to the development of alcohol use disorder (AUD), and however, some individuals with inactive ALDH2 do go on to develop AUD. These alcoholics are likely to have strong risk factors for the development of this disorder. Using a model of alcoholics with inactive ALDH2 (the AIA model), we investigated the unique characteristics of alcoholics with inactive ALDH2 in an attempt to identify the risk factors for AUD. In this study, we focused on comorbid psychiatric and personality disorders as potential risk factors for AUD. METHODS: The subjects were 103 male alcoholics with inactive ALDH2 (AIAs), 87 age- and ADH1B genotype-matched alcoholics with active ALDH2 (AAAs) and 200 age-matched healthy men. The alcoholics were divided into 4 subgroups according to their ALDH2 and ADH1B genotypes (inactive ALDH2 vs. active ALDH2, usual ADH1B vs. superactive ADH1B). To assess the participants' comorbid psychiatric disorders, we conducted semi-structured interviews using the Japanese translation of SSAGA version 2. We compared the prevalence of comorbid psychiatric and personality disorders among groups with different combinations of the ALDH2 and ADH1B genotypes. RESULTS: The prevalence of attention-deficit/hyperactivity disorder (ADHD) was significantly higher in the AIAs with usual ADH1B than in the other 3 subgroups of alcoholics. In contrast, the prevalence rates of agoraphobia and panic disorder were significantly lower in the AIAs with superactive ADH1B than in the other 3 subgroups of alcoholics. CONCLUSIONS: This study suggested that (i) ADHD is a risk factor for AUD, consistent with previous reports; (ii) agoraphobia and panic disorder may have deterrent effects against the development of AUD in individuals with inactive ALDH2, probably attributable to the similarity between the symptoms of agoraphobia and panic disorder and the adverse reactions to consumption of alcohol in subjects with inactive ALDH2.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,023
Score d'incertitude au seuil0,367

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,179
Tête enseignante GPT0,476
Écart entre enseignants0,296 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

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

En bref

Citations7
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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