Depressive symptom trajectories and polygenic risk scores in individuals with an immune-mediated inflammatory disease
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To develop group-based trajectories of depressive symptoms in immune-mediated inflammatory disease (IMID) to understand their evolution and identify any associated factors, with the overall goal of identifying those at highest risk of higher depressive symptom burden. METHOD: 922 participants had an IMID or anxiety/depression. The PHQ-9 was administered at four visits, and polygenic risk scores (PRS) for major depressive disorder, depressive symptoms, and body mass index (BMI) were generated. Group-based trajectory modelling of PHQ-9 scores estimated distinct trajectories. Regression tested whether specific factors were associated with the trajectories. Mediation analyses assessed whether IMID mediated the association between BMI PRS and trajectories. RESULTS: Three trajectories were identified. Regression demonstrated those in Group 3 ('high symptoms') had significantly higher PRS for the three traits, compared to Group 1 ('minimal symptoms') (OR: 1.34-1.66, P < 0.01). Stratified analyses in the IMID subgroup revealed an increased effect for BMI PRS in Group 3 (OR: 2.31, P < 0.001), in contrast, BMI PRS was no longer associated in the non-IMID sample. No significant indirect effect of BMI PRS on depressive symptoms trajectories was identified via IMID. CONCLUSIONS: A significant association between polygenicity and PHQ-9 trajectories supports a role for genetic inheritance in the variability in depressive symptoms in IMID.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».