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Enregistrement W42198781 · doi:10.1177/070674371305800203

Gene—Environment Interactions in Major Depressive Disorder

2013· review· en· W42198781 sur OpenAlexvenueno aff
Torsten Klengel, Elisabeth B. Binder

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Journal of Psychiatry · 2013
Typereview
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueChild and Adolescent Psychosocial and Emotional Development
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMajor depressive disorderHumanitiesPsychologyPsychiatryPhilosophyCognition

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Family, twin, and epidemiologic studies have suggested that both genes and environment are important risk factors for the development of major depressive disorder (MDD). In the absence of consistent and strong main genetic effects, numerous studies have supported gene–environment interactions in this disorder. While the impact of negative environmental factors, such as early life stress, traumatic experiences, and negative life events have been established as risk factors, they are not sufficient to predict MDD. This article will review evidence suggesting that genetic variants moderate the effects of adversities on the development of MDD, with a focus on the importance of careful characterization of the stressful life events as well as systemic and molecular mechanisms that potentially mediate these gene–environment interactions. Les études sur les familles, les jumeaux et l'épidémiologie suggèrent que les gènes et l'environnement sont d'importants facteurs de risque du développement d'un trouble dépressif majeur (TDM). En l'absence de grands effets génétiques cohérents et marqués, nombre d'études soutiennent des interactions gène–environnement dans ce trouble. Bien que l'effet de facteurs environnementaux négatifs, comme le stress en début de vie, les expériences traumatiques et les événements négatifs de la vie ait été établi comme facteur de risque, il ne suffit pas à prédire le TDM. Cet article examine les données probantes qui suggèrent que les variantes génétiques modèrent les effets de l'adversité sur le développement du TDM, et met l'accent sur l'importance de la caractérisation prudente des événements stressants de la vie ainsi que des mécanismes systémiques et moléculaires qui assistent potentiellement ces interactions gène–environnement.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,299
Écart entre enseignants0,269 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations115
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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