Mendelian randomization provides no evidence for a causal role in the bidirectional relationship between depression and multiple sclerosis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Major depressive disorder (MDD) is common in multiple sclerosis (MS) and its incidence rises before MS diagnosis. However, the causality and direction of this association remain unclear. OBJECTIVE: The objective is to investigate the bidirectional relationship between MS and MDD using Mendelian randomization (MR). METHODS: = 47,429 cases; 68,374 controls). Using two-sample MR, we examined putative causal effects in either direction, with sensitivity analyses to assess pleiotropy. Also, we adjusted for body mass index (BMI) in multivariable MR. RESULTS: We found no effect of genetic liability to MDD on the odds of MS (OR = 1.07/doubling in odds, 95% CI = 0.90-1.28). Similarly, our findings did not support a causal effect of genetic liability to MS on MDD (OR = 1.00/doubling in odds, 95% CI = 0.99-1.01). Despite heterogeneity, sensitivity analyses indicated that bias from pleiotropy was unlikely. Conversely, genetic predisposition toward higher BMI increased the odds of MS (OR = 1.34/SD increase, 95% CI = 1.09-1.65) and MDD (OR = 1.08, 95% CI = 1.01-1.15). CONCLUSION: This study does not support a causal association between MDD genetic liability and MS susceptibility, and vice versa. Genetic evidence suggesting commonality of obesity to both conditions may partly explain the increased incidence of depression pre-MS diagnosis.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,030 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».