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Enregistrement W4386726624 · doi:10.1017/s0033291723002635

Mental illness and cardiovascular health: observational and polygenic score analyses in a population-based cohort study

2023· article· en· W4386726624 sur OpenAlexaff
Rada R Veeneman, Jentien M. Vermeulen, Magdalena Białas, Akshay Bhamidipati, Abdel Abdellaoui, Marcus R. Munafò, Damiaan Denys, Connie R. Bezzina, Karin J. H. Verweij, Rafik Tadros, Jorien L. Treur

Notice bibliographique

RevuePsychological Medicine · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenetic Associations and Epidemiology
Établissements canadiensUniversité de MontréalMontreal Heart Institute
Organismes subventionnairesMedical Research CouncilUniversitair Medisch Centrum GroningenUniversity of BristolNational Institute for Health and Care ResearchStichting Volksbond RotterdamMinisterie van Volksgezondheid, Welzijn en SportNational Alliance for Research on Schizophrenia and Depression
Mots-clésBipolar disorderSchizophrenia (object-oriented programming)Mental illnessConfoundingMedicineMajor depressive disorderPsychiatryPopulationCohort studyCohortMental healthClinical psychologyInternal medicineMood

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,001
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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,340

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 Opus0,138
Tête enseignante GPT0,425
Écart entre enseignants0,286 · 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

Citations13
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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