Identification of Transdiagnostic Childhood Externalizing Pathology Within an Electronic Medical Records Database and Application to the Analysis of Rare Copy Number Variation
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Externalizing traits and behaviors are broadly defined by impairments in self‐regulation and impulse control that typically begin in childhood and adolescence. Externalizing behaviors, traits, and symptoms span a range of traditional psychiatric diagnostic categories. In this study, we sought to generate an algorithm that could reliably identify transdiagnostic childhood‐onset externalizing cases and controls within a university hospital electronic health record (EHR) database. Within the Vanderbilt University Medical Center (VUMC) EHR, our algorithm identified cases with a clinician‐validated positive predictive value of 90% and controls with a negative predictive value of 88%. In individuals of genetically defined European ancestry (CEU‐clustered; Ncase = 487, Ncontrol = 5638), case status was significantly associated with psychiatric comorbidity and with elevated externalizing polygenic scores (OR: 1.20; 95% CI: 1.09–1.33; p = 1.14 × 10−3; based on published genome‐wide association data). To test whether our cohort definitions could be applied to generate novel genetic insights, we examined rare (allele frequency < 0.5%) copy number variation. An association (OR: 9.70; CI: 3.24–29.0) was identified in the CEU‐clustered cohort on chromosome 2 (chr2: 45,408,678–45,551,530; duplication), although the statistical strength of this association was modest (p = 0.052). We also examined the role of an externalizing burden score based on the number of externalizing diagnoses present in cases and found similar results to our case–control analysis. This analysis identified several other statistically significant CNV region associations. This study provides a framework for identifying childhood externalizing case–control cohorts within an EHR. Future work should validate this framework within other health systems. A broadly applicable algorithm, like this one, may allow for detection of rare outcomes or outcomes in populations historically excluded from genomic research through meta‐analysis of data across health care systems.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».