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Enregistrement W4401159079 · doi:10.1101/2024.07.27.24311110

Defining and Assessing International Classification of Disease Suicidality Phenotypes for Genetic Studies

2024· preprint· en· W4401159079 sur OpenAlexafffund
Eric T. Monson, Sarah M. C. Colbert, Peter B. Barr, Cosmin A. Bejan, Ole A. Andreassen, Olatunde Ayinde, Zuriel Ceja, Hilary Coon, Emily DiBlasi, A. O. Izotova, Erin A. Kaufman, Maria Koromina, Woojae Myung, John I. Nürnberger, Alessandro Serretti, Jordan W. Smoller, Murray B. Stein, Clement C. Zai, Mihaela Aslan, Tim B. Bigdeli, Philip D. Harvey, Nathan A. Kimbrel, Pujan R. Patel, Douglas M. Ruderfer, Anna R. Docherty, Niamh Mullins, J. John Mann

Notice bibliographique

RevuemedRxiv · 2024
Typepreprint
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueSuicide and Self-Harm Studies
Établissements canadiensUniversity of TorontoCentre for Addiction and Mental Health
Organismes subventionnairesNational Institute of Mental HealthGenentechCanada Excellence Research Chairs, Government of CanadaSage TherapeuticsNational Alliance for Research on Schizophrenia and DepressionBiogenU.S. Department of Veterans AffairsJazz PharmaceuticalsH. Lundbeck A/SNational Science Foundation
Mots-clésPhenotypePsychologyGeneticsBiologyGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Suicidality, including suicidal ideation (SI), attempt (SA), and death (SD), represents complex and partially overlapping phenotypes. This complexity contributes to study population heterogeneity in suicidality research, impeding replication efforts and data consolidation by research consortia. The standardization of suicidality definitions would help but has been insufficiently addressed in existing literature. Here, the Suicide Workgroup of the Psychiatric Genomics Consortium (PGC) provides International Classification of Disease (ICD) definitions, a critical real-world data source, for SA and SI. Methods: The PGC Suicide Workgroup used published definitions coupled with expert consensus to develop ICD lists to serve as suicidality phenotype definitions. One SI and two SA lists were produced and evaluated for performance against patient screening responses in two independent cohorts (N = 9,151 and 12,621) with differing ascertainment strategies. Outcomes: ICD list suicidality definitions were produced. Evaluation of generated ICD lists versus patient responses across two cohorts demonstrated varied sensitivity (15·4% to 71·1%), specificity (67·6% to 96·3%), and positive predictive values (0·57-0·92). SI ICD code performance also varied in sensitivity (29·4%-86·1%), specificity (64·2% to 90·6%), and positive predictive values (0·67 to 0·98). Interpretation: Guidelines were developed to provide more consistent and comparable suicidality definitions. However, real-world application of ICD codes leads to a wide range of performance, dependent on cohort characteristics, that will need to be carefully considered in implementation. Future efforts would benefit from consistent training in use of ICD codes between sites to improve generalizability, and should include validation in diverse populations. Funding: This work was funded by NIMH R01MH132733 (Mullins), R01MH132733 (Ruderfer), R01MH123619 (Docherty), R01MH123489 (Coon), R01MH124839 (PGC4), R01MH118233 and MH117599 (Smoller), Brain and Behavior Research Foundation No. 31248 (Monson), the Huntsman Mental Health Institute, National Science Foundation Graduate Research Fellowship Program Grant #1842169, and by grant # I01BX005881 and #IK6BX006523 (Kimbrel) from the Department of Veterans Affairs.

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)0,073
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,135
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,073
Score d'incertitude au seuil0,385

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0730,135
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0080,007
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,001
Science ouverte0,0040,003
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,111
Tête enseignante GPT0,415
Écart entre enseignants0,304 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations6
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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