Hippocampal volume, FKBP5 genetic risk alleles, and childhood trauma interact to increase vulnerability to chronic multisite musculoskeletal pain
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Chronic multisite musculoskeletal pain (CMP) is common and highly morbid. However, vulnerability factors for CMP are poorly understood. Previous studies have independently shown that both small hippocampal brain volume and genetic risk alleles in a key stress system gene, FKBP5 , increase vulnerability for chronic pain. However, little is known regarding the relationship between these factors and CMP. Here we tested the hypothesis that both small hippocampal brain volume and FKBP5 genetic risk, assessed using the tagging risk variant, FKBP5 rs3800373, increase vulnerability for CMP. We used participant data from 36,822 individuals with available genetic, neuroimaging, and chronic pain data in the UK Biobank study. Although no main effects were observed, the interaction between FKBP5 genetic risk and right hippocampal volume was associated with CMP severity (β = −0.020, p raw = 0.002, p adj = 0.01). In secondary analyses, severity of childhood trauma further moderated the relationship between FKBP5 genetic risk, right hippocampal brain volume, and CMP (β = −0.081, p = 0.016). This study provides novel evidence that both FKBP5 genetic risk and childhood trauma moderate the relationship between right hippocampal brain volume and CMP. The data increases our understanding of vulnerability factors for CMP and builds a foundation for further work assessing causal relationships that might drive CMP development.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».