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Enregistrement W3131831939 · doi:10.1101/2021.02.16.21251687

Lack of Causal Effects or Genetic Correlation between Restless Legs Syndrome and Parkinson’s Disease

2021· preprint· en· W3131831939 sur OpenAlexafffund
Mehrdad A. Estiar, Konstantin Senkevich, Eric Yu, Parizad Varghaei, Lynne Krohn, Sara Bandrés‐Ciga, Alastair J. Noyce, Guy A. Rouleau, Ziv Gan‐Or

Notice bibliographique

RevuemedRxiv · 2021
Typepreprint
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRestless Legs Syndrome Research
Établissements canadiensMcGill UniversityMontreal Neurological Institute and Hospital
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchParkinson CanadaWestfälische Wilhelms-Universität MünsterBarts CharityCanada First Research Excellence FundCanada Research ChairsMcGill UniversityParkinson's UKFonds de Recherche du Québec - SantéMichael J. Fox Foundation for Parkinson's Research
Mots-clésMendelian randomizationConfoundingParkinson's diseaseCorrelationEpidemiologyDiseaseLinkage disequilibriumHeritabilityGenetic associationStatisticGenetic correlationMedicineInternal medicineStatisticsGeneticsBiologyGenetic variationAlleleGenotypeGenetic variantsMathematicsPopulation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,076
Tête enseignante GPT0,361
Écart entre enseignants0,284 · 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.

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

Citations1
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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