Using polygenic risk scores to investigate the evolution of smoking and mental health outcomes in <scp>UK</scp> biobank participants
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Mendelian randomization studies report a bi-directional relation between cigarette smoking and mental disorders, yet from a clinical standpoint, mental disorders are the focus of treatment. Here, we used an event history framework to understand their evolution in the life course. Our objective was to estimate the relative contribution of genetic predispositions and self-reported smoking status (never, former, and present smoker) to hospitalizations for major depression, bipolar disorder, and schizophrenia. METHODS: We calculated polygenic risk scores (PRS) for ever smoking, pack-years of smoking as a proportion of adult life, and neuroticism in 337,140 UK Biobank participants of white British ancestry. These PRS and self-reported smoking status were entered as explanatory variables in survival models for hospitalization. RESULTS: ) were 23%, 5.7%, and 5.7% for pack-years, ever smoking, and neuroticism respectively. PRS pack-years and PRS neuroticism were associated with higher hospitalization risk for mental disorders in all smoking status groups. The hazard for mental health hospitalization was higher in both previous (HR: 1.50, CI: 1.35-1.67) and current (HR: 3.58, 2.97-4.31) compared to never smokers, after adjusting for confounders. CONCLUSION: Since genetic liabilities for smoking and neuroticism are fixed at conception and smoking initiation generally started before age 20, our results show that preventing smoking in adolescents probably prevents the development of mental disorders.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».