Mental illness and cardiovascular health: observational and polygenic score analyses in a population-based cohort study
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Individuals with serious mental illness have a markedly shorter life expectancy. A major contributor to premature death is cardiovascular disease (CVD). We investigated associations of (genetic liability for) depressive disorder, bipolar disorder and schizophrenia with a range of CVD traits and examined to what degree these were driven by important confounders. Methods We included participants of the Dutch Lifelines cohort ( N = 147 337) with information on self-reported lifetime diagnosis of depressive disorder, bipolar disorder, or schizophrenia and CVD traits. Employing linear mixed-effects models, we examined associations between mental illness diagnoses and CVD, correcting for psychotropic medication, demographic and lifestyle factors. In a subsample ( N = 73 965), we repeated these analyses using polygenic scores (PGSs) for the three mental illnesses. Results There was strong evidence that depressive disorder diagnosis is associated with increased arrhythmia and atherosclerosis risk and lower heart rate variability, even after confounder adjustment. Positive associations were also found for the depression PGSs with arrhythmia and atherosclerosis. Bipolar disorder was associated with a higher risk of nearly all CVD traits, though most diminished after adjustment. The bipolar disorder PGSs did not show any associations. While the schizophrenia PGSs was associated with increased arrhythmia risk and lower heart rate variability, schizophrenia diagnosis was not. All mental illness diagnoses were associated with lower blood pressure and a lower risk of hypertension. Conclusions Our study shows widespread associations of (genetic liability to) mental illness (primarily depressive disorder) with CVD, even after confounder adjustment. Future research should focus on clarifying potential causal pathways between mental illness and CVD.
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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 | 0,000 |
| 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 ».