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Enregistrement W4283261057 · doi:10.1016/j.biopsych.2022.06.012

Associations of DNA Methylation With Behavioral Problems, Gray Matter Volumes, and Negative Life Events Across Adolescence: Evidence From the Longitudinal IMAGEN Study

2022· article· en· W4283261057 sur OpenAlexaff
Yan Sun, Tianye Jia, Edward D. Barker, Di Chen, Zuo Zhang, Jiayuan Xu, Suhua Chang, Guangdong Zhou, Yun Liu, Nicole Tay, Qiang Luo, Xiao Chang, Tobias Banaschewski, Arun L.W. Bokde, Herta Flor, Antoine Grigis, Hugh Garavan, Andreas Heinz, Jean‐Luc Martinot, Marie‐Laure Paillère Martinot, Éric Artiges, Frauke Nees, Dimitri Papadopoulos Orfanos, Tomáš Paus, Luise Poustka, Sarah Hohmann, Sabina Millenet, Juliane H. Fröhner, Michael N. Smolka, Henrik Walter, Robert Whelan, Lin Lü, Jie Shi, Günter Schumann, Sylvane Desrivières

Notice bibliographique

RevueBiological Psychiatry · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAttention Deficit Hyperactivity Disorder
Établissements canadiensUniversité de MontréalCentre Hospitalier Universitaire Sainte-Justine
Organismes subventionnairesMedical Research FoundationNational Institute on Drug AbuseNational Key Research and Development Program of ChinaHorizon 2020Medical Research CouncilHigher Education Discipline Innovation ProjectUniversité Paris-SudShireFédération pour la Recherche sur le CerveauScience and Technology Commission of Shanghai MunicipalityFondation pour la Recherche MédicaleNational Natural Science Foundation of ChinaInstitut National de la Santé et de la Recherche MédicaleAgence Nationale de la RechercheUK Research and InnovationScience Foundation IrelandAssistance Publique - Hôpitaux de ParisEuropean CommissionFondation de FranceBundesministerium für Bildung und ForschungNational Institute for Health and Care ResearchDeutsche ForschungsgemeinschaftKing's College LondonSouth London and Maudsley NHS Foundation TrustKing’s College LondonNational Institutes of HealthFondation de l'Avenir pour la Recherche Médicale Appliquée
Mots-clésDNA methylationEpigeneticsPsychologyLongitudinal studyMethylationPsychopathologyEpigenomeClinical psychologyBiologyGeneticsGeneMedicineGene expressionPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex
Aucun résumé dans les sources couvertes. Son absence est consignée, pas traitée comme un négatif.

Aucun résumé. Ce n'est pas une lacune de cette base de données : OpenAlex n'en a pas non plus. 23,3 % de la base est dans cet état, et le tri y repère MOITIÉ moins de métarecherche ; l'absence est donc un biais mesuré, et non un champ manquant.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,442

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,113
Tête enseignante GPT0,380
Écart entre enseignants0,267 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations15
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentnon

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