Lack of Causal Effects or Genetic Correlation between Restless Legs Syndrome and Parkinson’s Disease
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Epidemiological studies have reported association between Parkinson’s disease (PD) and restless legs syndrome (RLS). Objectives We aimed to use genetic data to study whether these two disorders are causally linked or share genetic architecture. Methods We performed two-sample Mendelian randomization (MR) and linkage disequilibrium score regression (LDSC) using summary statistics from recent genome-wide meta-analyses of PD and RLS. Results We found no evidence for a causal relationship between RLS (as the exposure) and PD (as the outcome, inverse variance-weighted; b=-0.003, se=0.031, p =0.916, F-statistic=217.5). Reverse MR also did not demonstrate any causal effect of PD on RLS (inverse variance-weighted; b=-0.012, se=0.023, p =0.592, F-statistic=191.7). LDSC analysis demonstrated lack of genetic correlation between RLS and PD (rg=-0.028, se=0.042, p =0.507). Conclusions There was no evidence for a causal relationship or genetic correlation between RLS and PD. The associations observed in epidemiological studies could be, in part, attributed to confounding or non-genetic determinants.
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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 | 0,030 | 0,062 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».