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 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 | 0,080 | 0,176 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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 ».