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Enregistrement W4391022315 · doi:10.1016/j.jad.2024.01.167

Interplay between polygenic risk for mood disorders and stressful life events in bipolar disorder

2024· article· en· W4391022315 sur OpenAlexafffund
Georgina M. Hosang, Sania Shakoor, Nicole King, Marcos Sanches, John B. Vincent, James L. Kennedy, Peter McGuffin, Robert Keers, Clement C. Zai

Notice bibliographique

RevueJournal of Affective Disorders · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenetic Associations and Epidemiology
Établissements canadiensUniversity of TorontoCentre for Addiction and Mental Health
Organismes subventionnairesSierra OncologyPfizer
Mots-clésBipolar disorderMajor depressive disorderMoodPsychiatryMood disordersBipolar I disorderInternal medicinePsychologyMedicineBipolar II disorderPolygenic risk scoreClinical psychologyManiaGenotypeSingle-nucleotide polymorphismAnxietyBiologyGeneticsGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Although genetic and environmental factors are involved in the aetiology of bipolar disorder [BD], studies focused on their interplay are lacking. The current investigation examines interactions and correlations between polygenic risk scores [PRS] for BD and major depressive disorder [MDD] with stressful life events [SLEs] in liability for BD. METHODS: This study used data from 1715 participants (862 bipolar cases and 853 controls) taken from UK and Canadian samples. The List of Threatening Experiences Questionnaire recorded SLEs that occurred 6 months before interview for controls and 6 months prior to the first (Canadian sample) and worst (UK sample) depressive and manic episodes for bipolar cases. PRS-BD and PRS-MDD were calculated from the Psychiatric Genomics Consortium. RESULTS: For the worst depressive episode, the PRS-MDD was significantly correlated with total number of SLEs (β = 0.13, 95 % CI:0.04-0.22, p = 0.003) and dependent SLEs (β = 0.09, 95 % CI:0.02-0.16, p = 0.007). After correction for multiple testing nominally significant correlations were detected for PRS-BD with total number of SLEs (β = 0.11, 95 % CI:0.02-0.20, p = 0.015) and dependent SLEs (β = 0.08, 95 % CI:0.01-0.15, p = 0.019). Among bipolar cases, these associations were slightly stronger but were only of nominal significance for total number of SLEs (PRS-MDD: β = 0.19, 95 % CI:0.04-0.35, p = 0.015; PRS-BD: β = 0.16, 95 % CI:0.01-0.32, p = 0.042) and dependent SLEs (PRS-MDD: β = 0.14, 95 % CI:0.03-0.26, p = 0.015; PRS-BD: β = 0.12, 95 % CI:0.004-0.24, p = 0.043). No other significant gene-environment correlations or interactions were found. LIMITATIONS: Use of a larger sample size would be beneficial. CONCLUSIONS: The relationship between SLEs and genetic risk for mood disorders may be best explained through correlations rather than interactions.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,286
Écart entre enseignants0,281 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations4
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentnon

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