Educational attainment reduces the risk of suicide attempt among individuals with and without psychiatric disorders independent of cognition: a bidirectional and multivariable Mendelian randomization study with more than 815,000 participants
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Rates of suicidal behavior are increasing in the United States and identifying causal risk factors continues to be a public health priority. Observational literature has shown that educational attainment (EA) and cognitive performance (CP) influence suicide attempt risk; however, the causal nature of these relationships is unknown. Using summary statistics from genome-wide association studies (GWAS) of EA, CP, and suicide attempt risk with > 815,000 combined white participants of European ancestry, we performed multivariable Mendelian randomization (MR) to disentangle the effects of EA and CP on attempted suicide. In single-variable MR (SVMR), EA and CP appeared to reduce suicide attempt risk (EA odds ratio (OR) per standard deviation (SD) increase in EA (4.2 years), 0.524, 95% CI, 0.412–0.666, P = 1.07 × 10 −7 ; CP OR per SD increase in standardized score, 0.714, 95% CI, 0.577–0.885, P = 0.002). Conversely, bidirectional analyses found no effect of a suicide attempt on EA or CP. Using various multivariable MR (MVMR) models, EA seems to be the predominant risk factor for suicide attempt risk with the independent effect (OR, 0.342, 95% CI, 0.206–0.568, P = 1.61 × 10 −4 ), while CP had no effect (OR, 1.182, 95% CI, 0.842–1.659, P = 0.333). In additional MVMR analyses accounting simultaneously for potential behavioral and psychiatric mediators (tobacco smoking; alcohol consumption; and self-reported nerves, tension, anxiety, or depression), the effect of EA was little changed (OR, 0.541, 95% CI, 0.421–0.696, P = 3.33 × 10 −6 ). Consistency of results across complementary MR methods accommodating different assumptions about genetic pleiotropy strengthened causal inference. Our results show that even after accounting for psychiatric disorders and behavioral mediators, EA, but not CP, may causally influence suicide attempt risk among white individuals of European ancestry, which could have important implications for health policy and programs aimed at reducing the increasing rates of suicide. Future work is necessary to examine the EA–suicide relationship populations of different ethnicities.
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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 | 0,005 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».