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Enregistrement W4321498192 · doi:10.1176/appi.ajp.20220476

Polygenic Scores and Onset of Major Mood or Psychotic Disorders Among Offspring of Affected Parents

2023· article· en· W4321498192 sur OpenAlexafffund
Alyson Zwicker, Janice M. Fullerton, Niamh Mullins, Frances Rice, Danella Hafeman, Neeltje E.M. van Haren, Nikita Setiaman, John Merranko, Benjamin I. Goldstein, Alessandra G. Ferrera, Emma K. Stapp, Elena de la Serna, Dolores Moreno, Gisela Sugranyes, Gloria Roberts, Claudio Toma, Peter R. Schofield, Howard J. Edenberg, Holly C. Wilcox, Melvin G. McInnis, Victoria Powell, Lukáš Propper, Eileen M. Denovan‐Wright, Guy A. Rouleau, Josefina Castro‐Fornieles, Manon H. J. Hillegers, Boris Birmaher, Anita Thapar, Philip B. Mitchell, Cathryn M. Lewis, Martin Alda, John I. Nürnberger, Rudolf Uher

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal of Psychiatry · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSchizophrenia research and treatment
Établissements canadiensIzaak Walton Killam Health CentreNova Scotia Health AuthoritySaint John Regional HospitalDalhousie University
Organismes subventionnairesNational Institute of Mental HealthInstituto de Salud Carlos IIIMedical Research CouncilCanadian Institutes of Health ResearchGenome AtlanticCanada Research ChairsNational Institutes of HealthNational Institute for Health and Care ResearchGeneralitat de CatalunyaKing's College LondonNIHR Maudsley Biomedical Research CentreCentres de Recerca de CatalunyaDalhousie UniversitySouth London and Maudsley NHS Foundation TrustEuropean Regional Development FundEuropean CommissionDalhousie Medical Research Foundation
Mots-clésOffspringMoodMood disordersSchizophrenia (object-oriented programming)PsychologyPsychiatryInternal medicineMedicineClinical psychologyGeneticsBiologyPregnancy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objective: Family history is an established risk factor for mental illness. The authors sought to investigate whether polygenic scores (PGSs) can complement family history to improve identification of risk for major mood and psychotic disorders. Methods: Eight cohorts were combined to create a sample of 1,884 participants ages 2–36 years, including 1,339 offspring of parents with mood or psychotic disorders, who were prospectively assessed with diagnostic interviews over an average of 5.1 years. PGSs were constructed for depression, bipolar disorder, anxiety, attention deficit hyperactivity disorder (ADHD), schizophrenia, neuroticism, subjective well-being, p factor, and height (as a negative control). Cox regression was used to test associations between PGSs, family history of major mental illness, and onsets of major mood and psychotic disorders. Results: There were 435 onsets of major mood and psychotic disorders across follow-up. PGSs for neuroticism (hazard ratio=1.23, 95% CI=1.12–1.36), schizophrenia (hazard ratio=1.15, 95% CI=1.04–1.26), depression (hazard ratio=1.11, 95% CI=1.01–1.22), ADHD (hazard ratio=1.10, 95% CI=1.00–1.21), subjective well-being (hazard ratio=0.90, 95% CI=0.82–0.99), and p factor (hazard ratio=1.14, 95% CI=1.04–1.26) were associated with onsets. After controlling for family history, neuroticism PGS remained significantly positively associated (hazard ratio=1.19, 95% CI=1.08–1.31) and subjective well-being PGS remained significantly negatively associated (hazard ratio=0.89, 95% CI=0.81–0.98) with onsets. Conclusions: Neuroticism and subjective well-being PGSs capture risk of major mood and psychotic disorders that is independent of family history, whereas PGSs for psychiatric illness provide limited predictive power when family history is known. Neuroticism and subjective well-being PGSs may complement family history in the early identification of persons at elevated risk.

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)0,000
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 enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,388

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,297
Écart entre enseignants0,287 · 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

Citations25
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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